基于其他列的分类值创建新的pandas列（Python）

Question

我有一个数据框，其中包含“国家”和“流量”列：

Country    |   Traffic
  US            8687
  Italy         902834
  Germany       2343
  Brazil        4254
  France        23453

我希望给这个数据框添加一个名为“Region”的第三列。它应该长这样：

 Country    |   Traffic   | Region
  US            8687         US
  Italy         902834       EU
  Germany       2343         EU
  Brazil        4254         LA
  France        23453        EU

以下代码仅适用于两个区域的情况。我更希望使用if/else、map或lambda语句：

df['Region'] = np.where(df['Country'] == 'US', 'US', 'EU')

Thank You.

- jeangelj

Answer 1

一个简单的方法是这样的：

dict ={'US':'US','Italy':'EU','Germany':'EU','Brazil':'LA','France':'EU'}

df['Region']=df['Country'].apply(lambda x : dict[x])

- Prashant_J

Answer 2

你可以使用字典：

region_from_country = {
    'US': 'US', 
    'Italy': 'EU',
    'Germany': 'EU',
    'Brazil': 'LA', 
    'France': 'EU',
}
df['Region'] = df['Country'].replace(region_from_country)

字典中的键是国家，而值是相应的地区。

- ASGM