应用多个布尔掩码以使用pandas设置列中的值的有效方法

Question

我有几个表达式，它们选择数据帧（df）中的某些行，并返回多个布尔数组和掩码（如果愿意）。我想向这个数据框添加一个新的列，并基于这些掩码用普通整数（“成员身份”指示符）填充它。在最直接的方法中，我将使用以下代码：

df.assign(membership=3)
df[mask1].membership = 0
df[mask2].membership = 1
df[mask3].membership = 2

这将生成一个列（df["membership"]），如下所示：

^{pr2}$

掩码由函数创建（使用数据帧中的其他列创建输出）作为字典，如下所示：

maskDict = {0:mask1, 1:mask2, 2:mask3}

其中mask(1..3)是包含[True,False,...]等大小的数组

我知道可能不需要改进代码。但是，当比较更多的条件时，我会在字典中得到更多的布尔数组。在

将该功能应用于数据帧并设置这些值的就地解决方案也将得到赞赏。在

Answer 1

使用^{}：

df["membership"] = np.select([mask1, mask2, mask3], [0,1,2], default=3)

如果输入是dict：

^{pr2}$