如何使用条件语句创建包含计算值的新列

Question

上下文：

1. 我有一个足球比赛统计数据框
2. 此数据帧缺少有关匹配结果的信息
3. 因此，我试图创建一个专栏，让我知道比赛结果是“赢”还是“输”
4. 数据框包含Home&；客场球队
5. 当主客场进球多于客场进球时，我试图用“赢”来填充一个新的专栏
6. 您可以在下面的代码中看到，我试图创建的新列名为“outcome”

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下面的工作代码应该给我一个什么样的感觉，我正在尝试做，并做错事

for index, row in match_df.iterrows():
    if match_df.home_team_goal > match_df.away_team_goal:
        match_df.loc[index, "outcome"] = "Win"
    else:
        match_df.loc[index, "outcome"] = "Lose"

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错误消息：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

Answer 1

要编辑您的try：

for index, row in match_df.iterrows():
    if row['home_team_goal'] > row['away_team_goal']:
        match_df.loc[index, "outcome"] = "Win"
    else:
        match_df.loc[index, "outcome"] = "Lose"

或使用以下代码以快速获得结果：

df.outcome.fillna(np.where(df.home_team_goal > df.away_team_goal, "Win", "Lose") )

Answer 2

当使用pandas:np.where时，应该尝试不使用for循环

import pandas as pd; import numpy as np

match_df['outcome']=np.where(match_df.home_team_goal > match_df.away_team_goal,'win','lose')

Answer 3

您也可以使用以下选项：

match_df['outcome'] = 'Win'
match_df.loc[match_df.home_team_goal < match_df.away_team_goal, 'outcome'] = 'Lose'

现在：

print(match_df)

和预期的一样