pandas基于if条件新增列：满足条件赋值1（True）否则赋值0（False）

错误原因 #

你原有写法存在两个问题：

• 不能直接对pandas的Series（整列数据）使用if df['weekday'] <5这类判断，pandas无法返回单个布尔值，会抛出歧义错误
• if和else分支的赋值逻辑完全一致，无论条件是否成立都执行相同操作，不可能得到预期结果

正确实现方式 #

以下三种是常用的可行方案，优先推荐前两种向量化操作，执行效率更高：

方案1：布尔值直接转整型（最简洁） #

pandas中布尔值True默认对应1，False对应0，直接对判断结果做类型转换即可：

# 规则：weekday >=5 为周末（对应1），否则为0
df['weekend'] = (df['weekday'] >=5).astype(int)

方案2：使用np.where（适合多条件场景） #

import numpy as np
df['weekend'] = np.where(df['weekday'] >=5, 1, 0)

方案3：使用apply（适合复杂自定义规则） #

df['weekend'] = df['weekday'].apply(lambda x: 1 if x >=5 else 0)

最终输出结果 #

执行后得到的DataFrame如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者umagba alex