使用np.where()检查pd.DataFrame处的条件，并将函数应用于多个列

np.where()是一个numpy库中的函数，它可以用于检查条件并根据条件返回不同的值。在处理pd.DataFrame时，可以使用np.where()来检查条件，并将函数应用于多个列。

具体的步骤如下：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np

1. 创建一个示例的pd.DataFrame：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用np.where()检查条件并应用函数：

df['D'] = np.where(df['A'] > 3, 'Yes', 'No')

上述代码将检查列'A'中的每个元素是否大于3，如果满足条件则将新列'D'的对应元素设为'Yes'，否则设为'No'。

最终得到的pd.DataFrame将如下所示：

   A   B   C    D
0  1   6  11   No
1  2   7  12   No
2  3   8  13   No
3  4   9  14  Yes
4  5  10  15  Yes

np.where()函数的参数解释：

• 第一个参数是条件，可以是一个bool类型的Series，也可以是一个条件表达式。
• 第二个参数是满足条件时的返回值。
• 第三个参数是不满足条件时的返回值。

np.where()函数在处理pd.DataFrame时非常有用，可以根据条件动态地生成新的列或更新现有列的值。

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