Pandas添加列并填充数据方法

在使用 Pandas 处理 Excel 数据时，你是否遇到过添加新列但数据为空的困扰？本文针对这一常见问题，提供了一套实用的解决方案，重点讲解如何利用 NumPy 库中的 `np.where` 函数，基于条件判断为 Pandas DataFrame 添加新列并填充数据。通过示例代码，详细展示了如何根据现有列的值，灵活地为新列赋值，例如，比较 `cellname1`、`cellname2`、`cellname3` 及其对应值，并根据比较结果填充 `resultcellname` 和 `resultcellnamevalue` 列。掌握 `np.where` 的使用技巧，能够有效解决 Pandas 数据处理中的条件赋值难题，提升数据处理效率。

本文旨在解决使用 Pandas 向 Excel 文件添加新列时，仅添加了列名而没有填充数据的问题。通过分析常见原因和提供可行的解决方案，帮助开发者正确地向 DataFrame 添加新列并根据条件填充相应的值。本文将重点介绍使用 np.where 函数进行条件赋值的方法，并提供示例代码。

在使用 Pandas 处理 Excel 数据时，经常需要向现有的 DataFrame 添加新的列。一个常见的问题是，虽然新列成功添加，但所有单元格都是空的。这通常是因为在添加列时，没有正确地为新列赋值，或者赋值逻辑存在问题。以下介绍一种使用 np.where 函数，基于条件判断来填充新列值的方法。

使用 np.where 进行条件赋值

np.where 函数是 NumPy 库中的一个强大工具，它允许你根据条件从两个数组中选择元素。在 Pandas 中，我们可以利用 np.where 来根据 DataFrame 中现有列的值，为新列赋值。

其基本语法如下：

import numpy as np
df['new_column'] = np.where(condition, value_if_true, value_if_false)

• condition: 一个布尔数组，用于指定条件。
• value_if_true: 如果条件为真，则将该值赋给新列。
• value_if_false: 如果条件为假，则将该值赋给新列。

示例

假设我们有一个 DataFrame dfH，其中包含 cellname1、cellname1value、cellname2、cellname2value、cellname3、cellname3value 等列。我们希望添加 resultcellname 和 resultcellnamevalue 两列，并根据以下条件填充它们：

• 如果 cellname1 等于 cellname2 且 cellname1value 等于 cellname2value，则 resultcellname 的值为 cellname1，resultcellnamevalue 的值为 cellname1value。
• 如果 cellname1 等于 cellname3 且 cellname1value 等于 cellname3value，则 resultcellname 的值为 cellname1，resultcellnamevalue 的值为 cellname1value。
• 如果 cellname2 等于 cellname3 且 cellname2value 等于 cellname3value，则 resultcellname 的值为 cellname2，resultcellnamevalue 的值为 cellname2value。

以下代码展示了如何使用 np.where 实现这个逻辑：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设 dfH 已经存在并包含数据
# 例如：
data = {'cellname1': ['A', 'B', 'C', 'A'],
        'cellname1value': [1, 2, 3, 1],
        'cellname2': ['A', 'C', 'C', 'B'],
        'cellname2value': [1, 4, 3, 5],
        'cellname3': ['A', 'B', 'C', 'A'],
        'cellname3value': [1, 2, 3, 1]}
dfH = pd.DataFrame(data)

# 初始化新列
dfH['resultcellname'] = ''
dfH['resultcellnamevalue'] = ''

# 检查 if 1=2
dfH['resultcellname'] = np.where((dfH['cellname1']==dfH['cellname2']) & (dfH['cellname1value']==dfH['cellname2value']), dfH['cellname1'], dfH['resultcellname'])
dfH['resultcellnamevalue'] = np.where((dfH['cellname1']==dfH['cellname2']) & (dfH['cellname1value']==dfH['cellname2value']), dfH['cellname1value'], dfH['resultcellnamevalue'])

# 检查 if 1=3
dfH['resultcellname'] = np.where((dfH['cellname1']==dfH['cellname3']) & (dfH['cellname1value']==dfH['cellname3value']), dfH['cellname1'], dfH['resultcellname'])
dfH['resultcellnamevalue'] = np.where((dfH['cellname1']==dfH['cellname3']) & (dfH['cellname1value']==dfH['cellname3value']), dfH['cellname1value'], dfH['resultcellnamevalue'])

# 检查 if 2=3
dfH['resultcellname'] = np.where((dfH['cellname2']==dfH['cellname3']) & (dfH['cellname2value']==dfH['cellname3value']), dfH['cellname2'], dfH['resultcellname'])
dfH['resultcellnamevalue'] = np.where((dfH['cellname2']==dfH['cellname3']) & (dfH['cellname2value']==dfH['cellname3value']), dfH['cellname2value'], dfH['resultcellnamevalue'])

print(dfH)

注意事项

• 确保 condition 是一个布尔数组，其长度与 DataFrame 的行数相同。
• value_if_true 和 value_if_false 可以是单个值或数组。
• 如果需要处理多个条件，可以使用多个 np.where 语句，或者使用 Pandas 的 apply 函数。
• 在写入 Excel 文件之前，确保 DataFrame 的数据类型正确。

总结

使用 np.where 函数是向 Pandas DataFrame 添加新列并根据条件填充数据的有效方法。通过理解 np.where 的工作原理并结合实际需求，可以灵活地处理各种数据处理任务。在实际应用中，需要根据具体的数据结构和业务逻辑，调整条件判断和赋值方式，以达到最佳效果。

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