1樓：星空流
介紹三種方法，都是基於pandas。
原資料如下：
defjudge_edu
(edu
):if
edu<
3.0:
return
'lower'
elif
edu==
3.0:
return
'middle'
else
:return
'high'
data
['judage_edu']=
data
['education'].
(judge_edu
)執行結果如下：
2. 使用np.where()
data['judge_edu1'] = np.where(data.education<3.
0,'lower',np.where(data.education==3.
0,'middle','high'))
執行結果如下：
3. 使用np.select()
conditions = [data.education<3.0,data.education==3.0,data.education>3.0]
selects = ['lower','middle','high']
data['judge_edu2'] = np.select(conditions,selects)
執行結果如下：
三種方法都能得到想要的結果，不同之處在於執行速度，資料量大的時候特別明顯。
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