如何为Pandas DataFrame新增基于另一列判断的0/1值列

报错原因 #

• 代码中的check[]是非法Python语法，不存在这种写法
• Pandas中要判断Series的每个元素是否存在于指定列表，不能直接用==和列表做比较，需要调用内置的isin()方法

正确实现代码 #

import numpy as np
import pandas as pd
 
# 初始化列表数据
data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]]
check = ['nick']
 
# 创建Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age'])
# 新增Checks列
df['Checks'] = np.where(df['Name'].isin(check), 1, 0)

# 打印DataFrame
print(df)
print(check)

运行输出结果 #

Name  Age  Checks
0   tom   10       0
1  nick   15       1
2  juli   14       0
['nick']

更简洁的无numpy替代写法 #

直接将布尔判断结果转整数即可，不需要引入numpy依赖：

df['Checks'] = df['Name'].isin(check).astype(int)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Him3090