当前，如果另一列中存在某些值，则尝试更改数据框中的某些市场值。我只熟悉用于创建新列的列表理解，但是我不确定这样做是否可行。
我尝试了以下功能，尽管不起作用：
def multiply_with(x):
if df['a'] in list_multiple_double:
x = x * 0.5
elif df['a'] in list_multiple_triple:
x = x * 0.33
else:
x = x
return x
我尝试将其应用于“市场价值”列，但没有运气。
假设在pd.dataframe中有两列a和b，我想创建c。还要假设2个列表，
list_a和list_b。对于每次观察，如果a中存在list_a，则将其乘以0.5，然后将其返回到c列中。如果a b中存在list_，则乘以0.333并返回c。如果不存在，则在a中返回c。我需要以下内容：list_a = ['Denmark Sweden', 'Norway Sweden']
list_b = ['Denmark Sweden Norway']
values = [200,300,500,1000,200]
country = ['Denmark', 'Denmark Sweden', 'Denmark Sweden Norway', 'Sweden', 'Norway']
values_adj = [200, 150, 166.67, 1000, 200]
df = pd.DataFrame()
df['values'] = pd.Series(values)
df['country'] = pd.Series(country)
df['values_adj'] = pd.Series(values_adj)
最佳答案
使用np.select：
df['values_adj'] = np.select([df['country'].isin(list_a), df['country'].isin(list_b)], [df['values']*0.5, df['values']*0.333], df['values'])
print(df)
输出：
values country values_adj
0 200 Denmark 200.0
1 300 Denmark Sweden 150.0
2 500 Denmark Sweden Norway 166.5
3 1000 Sweden 1000.0
4 200 Norway 200.0
关于python - 基于条件的新列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/55314073/