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python - python使用多个条件创建一个新列

问题描述

我刚从 Python 开始，我有一个很大的主题列表及其（BMI）体重指数（以及更多数据）。我需要创建一个新列（称为 OMS），我可以在其中说明它们是否“正常”、“超重”、“肥胖”等。

但我只是找不到正确的方法。我试过 np.when 但这仅适用于 2 个条件。

我尝试了 if、elif、else 没有成功，还有：

df['oms'] = np.nan

df['oms'].loc[(df['IMC'] <=18.5 )] = "slim"

df['oms'].loc[(df['IMC'] >= 18.5) & (df['IMC'] <25 )] = "normal"

df['oms'].loc[(df['IMC'] >= 25) & (df['IMC'] <=30 )] = "overweight"

df['oms'].loc[(df['IMC'] > 30)] = "obese"

有任何想法吗？我被困住了。

标签： pythonpandasmultiple-conditions

解决方案

df.loc[df['IMC'].lt(18.5), 'oms'] = "slim"
df.loc[df['IMC'].ge(18.5) & df['IMC'].lt(25), 'oms'] = "normal"
df.loc[df['IMC'].ge(25) & df['IMC'].lt(30), 'oms'] = "overweight"
df.loc[df['IMC'].ge(30), 'oms'] = "obese"

您也可以使用pd.cut.

bins = [0, 18.5, 25, 30, 9999]
labels = ['slim', 'normal', 'overweight', 'obese']

df = pd.DataFrame({'IMC': [15, 20, 27, 40]})
df['oms'] = pd.cut(df['IMC'], bins, labels=labels)
>>> df
   IMC         oms
0   15        slim
1   20      normal
2   27  overweight
3   40       obese

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