。csv文件中某列下的一行包含1，则另一列中的同一行应使用python覆盖，否则应保留为空

Question

我有一个约有300,000行的.csv文件。我已经手动创建了一个新列，但我希望从一些较旧的列中提取信息，但是由于文件的长度，我无法手动执行此操作。较旧的列的标题为“当前”，“在线”，“缺席”，新列为“出勤”。较旧的列的值为1和0，其中观察值为true或false，即，如果观察到事件，则“ Present”列的值为1，如果有其他值，则值为0。 “在线”和“缺席”列。

我希望新列从较旧的列中获取信息，即，如果任何较旧的列的值为1，则“出勤”中的同一行的值应为“当前”，“在线”或“缺席”取决于实际情况。我一直在尝试使用Pandas进行此操作，但是还没有找到一种适用于.csv文件的方法。

for i in f['Present']:
    if i == 1:
       f['Attendance'].write("present")

我不介意该解决方案是否适用于一列，而对于其他列也适用。它不必一次全部使用。

这应该是它的外观

谢谢

Answer 1

for i in range(len(df)):
    if int(df.loc[i, 'present']) == 1:
        df.loc[i, 'attend'] = 'present'
    elif int(df.loc[i, 'online']) == 1:
        df.loc[i, 'attend'] = 'online'
    else:
        df.loc[i, 'attend'] = 'absent'

您可以遍历数据框的每一行，并根据前三列设置新列的值。

参考https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

Answer 2

更多的pandasonic解决方案（而不是循环，条件列表和loc），实际上基于Numpy是：

df['Attendance'] = np.select([df.Present == 1, df.Online == 1, df.Absent == 1],
    choicelist = ['present', 'online', 'absent'], default = '')

有关详细信息，请参见np.select的文档。