Python数据类型判断赋值:如何根据列数据类型为DataFrame新增列?

聖光之護
发布: 2025-02-23 08:36:38
原创
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python数据类型判断赋值:如何根据列数据类型为dataframe新增列?

Python DataFrame新增列:基于数据类型进行赋值

本文介绍如何根据DataFrame中列的数据类型,为DataFrame添加新列。 假设有两个列“A列”和“B列”,我们需要判断每一行的对应数据是否均为整数类型(int)。如果是,则在新列中赋值为“OK”,否则赋值为“NO”。

直接使用isinstance()函数于Series对象会失败。正确的做法是使用apply()方法结合lambda函数:

df['判断'] = df.apply(lambda x: 'OK' if isinstance(x['A列'], int) and isinstance(x['B列'], int) else 'NO', axis=1)
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apply()方法逐行处理DataFrame,lambda函数则对每一行进行判断。isinstance(x['A列'], int)和isinstance(x['B列'], int)分别检查“A列”和“B列”的数据类型是否为整数。只有当两列数据均为整数时,lambda函数才返回“OK”,否则返回“NO”。 axis=1参数指定apply()方法按行处理。

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通过这种方法,可以高效地根据列数据类型为DataFrame新增列,实现更复杂的逻辑判断和数据处理。

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