パンダは、私はこのようなデータフレームを持つ新しい列

Question

を適用します私は欲しかった：

c1 c2 c3 
0 1 3 NaN 
1 2 P 1.0 
2 4 N 3.0 
3 5 T 5.0 

私は同じ結果を得るために apply機能を使用したい

df1=df[df.c2 == 'P'] 
df1['c3'] =1 
df2=df[df.c2 == 'N'] 
df2['c3'] =3 
df3=df[df.c2 == 'T'] 
df3['c3'] =5 
df4=df[(df.c2 != 'N') & (df.c2 != 'P') & (df.c2 != 'T')] 
new_df=pandas.concat([df1,df2,df3,df4]).reset_index() 
new_df[['c1','c2','c3']] 

：

私はこの結果を得るためにconcatを使用しています。私はnew_col機能を変更する方法

def new_col(x,df): 

    if x== 'P': 
     df['c3'] = 1 
    elif x == 'N': 
     df['c3'] = 3 
    elif x == 'T': 
     df['c3'] =5 
    else: 
     df['c3']=np.nan 
df.c2.apply(new_col,df=df) 
df 

：私はapply機能を使用するとき、私はいつも全体c3列を置き換えますか？

を使用でき

Answer 1

：

def new_col(x): 
    a = np.nan 
    if x == 'P': 
     a = 1 
    elif x == 'N': 
     a = 3 
    elif x == 'T': 
     a = 5 
    return a 

df['c3'] = df.c2.apply(new_col) 
print (df) 
    c1 c2 c3 
0 1 3 NaN 
1 2 P 1.0 
2 4 N 3.0 
3 5 T 5.0 

別の解決策：

df.loc[df.c2 == 'P', 'C3'] = 1 
df.loc[df.c2 == 'N', 'C3'] = 3 
df.loc[df.c2 == 'T', 'C3'] = 5 
print (df) 
    c1 c2 c3 C3 
0 1 3 NaN NaN 
1 2 P NaN 1.0 
2 4 N NaN 3.0 
3 5 T NaN 5.0