本文介绍了Case_When函数从R到Python的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
如何在python代码中实现R的Case_When函数？
以下是R：的Case_When函数
https://www.rdocumentation.org/packages/dplyr/versions/0.7.8/topics/case_when
作为最小的工作示例，假设我们有以下数据帧(以下是python代码)：
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'name': ['Jason', 'Molly', 'Tina', 'Jake', 'Amy'],
'age': [42, 52, 36, 24, 73],
'preTestScore': [4, 24, 31, 2, 3],
'postTestScore': [25, 94, 57, 62, 70]}
df = pd.DataFrame(data, columns = ['name', 'age', 'preTestScore', 'postTestScore'])
df
假设我们要创建一个名为‘Old’的新列，该列查看‘age’列并执行以下操作：
if age < 10 then baby
if age >= 10 and age < 20 then kid
if age >=20 and age < 30 then young
if age >= 30 and age < 50 then mature
if age >= 50 then grandpa
有人能帮忙吗？
推荐答案
您要使用np.select：
conditions = [
(df["age"].lt(10)),
(df["age"].ge(10) & df["age"].lt(20)),
(df["age"].ge(20) & df["age"].lt(30)),
(df["age"].ge(30) & df["age"].lt(50)),
(df["age"].ge(50)),
]
choices = ["baby", "kid", "young", "mature", "grandpa"]
df["elderly"] = np.select(conditions, choices)
# Results in:
# name age preTestScore postTestScore elderly
# 0 Jason 42 4 25 mature
# 1 Molly 52 24 94 grandpa
# 2 Tina 36 31 57 mature
# 3 Jake 24 2 62 young
# 4 Amy 73 3 70 grandpa
conditions和choices列表的长度必须相同。
还有一个default参数，当所有conditions求值为False时使用。
这篇关于Case_When函数从R到Python的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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