将值放入数据帧列中

Question

好的，我用一个新的例子编辑了这个问题。

我无法在数据帧中填充新列df['Colour']。

#我举了一个答案的例子：

d = {"symbol":["Heart", "Heart", "Diamond", "Spade"], "symbol2":["Heart","Diamond", "Spade", "Spade"]}`
df_s = pd.DataFrame(d)

df_s['color'] = df_s['symbol'].map(lambda x: 'Correct' if x == df_s['symbol2'] else 'Wrong')

使用此代码，我想创建一个名为"Colour"的新列，并用'Correct'或'Wrong'的值填充空白。

但我只得到错误：

Error: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我做错了什么？

编辑：错误保持不变。

Answer 1

让我们假设您的数据帧具有以下结构：

d = {"symbol":["Heart", "Heart", "Diamond", "Spade"]}
df = pd.DataFrame(d)
print(df)
symbol
0    Heart
1    Heart
2  Diamond
3    Spade

您可以在"符号"列上使用.map来实现所需的结果：

df['color'] = df['symbol'].map(lambda x: 'red' if x == 'Heart' else 'not red')
print(df)
symbol    color
0    Heart      red
1    Heart      red
2  Diamond  not red
3    Spade  not red

编辑

根据OP的新编辑，如果希望考虑多列条件，最好使用.apply行：

df_s['color'] = df_s.apply(lambda r: 'red' if r[0]=='Heart' and r[1]=='Heart' else 'not red', axis=1)

要检查两列是否相同，可以(使用相同的逻辑(：

df_s.apply(lambda r: 'correct' if r[0]==r[1] else 'wrong', axis=1)

如果您想检查所有列或更多，则2:

df_s.apply(lambda r: 'correct' if len(set(r)) == 1 else 'wrong', axis=1)

如果一行中的所有列都相同，则该行的set()将具有长度1。

Answer 2

问题是，你想查看每一行中的一个值，如果该行中的值等于"Heart"，你就想对它做点什么。然而，你所做的是查看整个系列，python不知道该怎么做(什么时候是真的，应该怎么做？如果所有元素都是真的(a.all()(或至少一个(a.any()(或…(。

为了达到你的要求，你可以做例如：

df.loc[df['symbole'] == 'Heart', 'Colour'] = 'red'
df.loc[df['symbole'] != 'Heart', 'Colour'] = 'not red'

有关如何做到这一点的更多方法，请参阅以下答案：

在pandas数据帧中使用条件生成新列

Pandas有条件创建系列/数据帧列

Answer 3

您也可以使用pandas-apply:

df['color'] = df.apply(lambda row: (   
'red'
if row['symbole'] == 'Heart'
else 'not red',
axis=1
)