如何用Pandas为DataFrame添加非数值转二值的新列

针对你的需求，这里提供几种直接可行的代码写法，都满足以new_df['LN']=开头的要求：

• 字典映射法（map函数）
  利用map函数通过字典定义映射规则，简洁直观：

  new_df['LN'] = new_df['LN_status'].map({'N1': 1, 'N0': 0})
  

• 替换法（replace函数）
  replace函数同样支持字典映射，和map实现效果一致：

  new_df['LN'] = new_df['LN_status'].replace({'N1': 1, 'N0': 0})
  

• 条件判断法（numpy.where）
  如果需要更灵活的条件逻辑，可以使用numpy.where，使用前确保已导入numpy库：

  import numpy as np
  new_df['LN'] = np.where(new_df['LN_status'] == 'N1', 1, 0)
  

由于你提到LN_status列仅包含N1和N0两种取值，上述三种方法都能完美覆盖转换需求，无需额外处理异常情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bella swan