R语言中基于同dataframe另一列值为列赋值的问题问询

R 语言实现 #

直接使用向量化操作即可完成赋值，无需循环，执行效率更高：

• 满足条件赋值为1、不满足赋值为0的场景：

# 基础R语法，按列位置操作
df[,4] <- ifelse(df[,3] >= 2, 1, 0)

# 如果需要给新列指定名称，比如命名为flag
df$flag <- ifelse(df[[3]] >= 2, 1, 0)

• 仅给满足条件的行赋值为1，其余行留空的场景：

df[,4] <- NA
df[df[,3] >= 2, 4] <- 1

Python Pandas 实现 #

同样使用向量化操作完成需求：

• 满足条件赋值为1、不满足赋值为0的场景：

import pandas as pd
# 按列位置操作
df[3] = (df.iloc[:, 2] >= 2).astype(int)

# 给新列指定名称
df['flag'] = (df.iloc[:, 2] >= 2).astype(int)

• 仅给满足条件的行赋值为1，其余行留空的场景：

import numpy as np
df['flag'] = np.where(df.iloc[:,2] >=2, 1, pd.NA)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Debutant