¿Cómo Puedo Poner 0 Ó 1 En Una Columna Nueva De Un Dataframe Según El Resultado De Una Sentencia Realizada A Él Mismo?

¿Cómo puedo poner 0 ó 1 en una columna nueva de un dataframe según el resultado de una sentencia realizada a él mismo?

Introducción

Al trabajar con datos en un dataframe de Pandas, a menudo necesitamos realizar operaciones condicionales para crear nuevas columnas o modificar existentes. En este artículo, exploraremos cómo crear una nueva columna en un dataframe con valores 0 o 1 según el resultado de una sentencia realizada a él mismo.

Requisitos previos

Antes de comenzar, asegúrese de tener instalado el paquete Pandas en su entorno de Python. Si no lo tiene, puede instalarlo mediante pip:

pip install pandas

Ejemplo de datos

Supongamos que tenemos un dataframe ord_df con los siguientes datos:

Crear una nueva columna con valores 0 o 1

Queremos crear una nueva columna llamada resultado que tenga valores 0 o 1 según el resultado de una sentencia realizada a ord_df. Por ejemplo, podemos crear una sentencia que compare el valor de la columna valor con un valor límite, y si es mayor, asigna 1, de lo contrario, asigna 0.

import pandas as pd
ord_df = pd.DataFrame(
'fecha' ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
'valor': [10, 20, 30]
)

ord_df['resultado'] = (ord_df['valor'] > 20).astype(int)
print(ord_df)

Resultado

La salida del código anterior será:

Ejemplos adicionales

Aquí hay algunos ejemplos adicionales de cómo crear una nueva columna con valores 0 o 1 según el resultado de una sentencia realizada a ord_df:

• Comparar con un valor límite: ord_df['resultado'] = (ord_df['valor'] > 15).astype(int)
• Comparar con un valor límite y un operador lógico: ord_df['resultado'] = ((ord_df['valor'] > 15) & (ord_df['valor'] < 30)).astype(int)
• Comparar con un valor límite y un operador lógico con una condición adicional: ord_df['resultado'] = ((ord_df['valor'] > 15) & (ord_df['valor'] < 30) & (ord_df['fecha'] == '2022-01-01')).astype(int)

Conclusión

En este artículo, hemos visto cómo crear una nueva columna en un dataframe con valores 0 o 1 según el resultado de una sentenciaada a él mismo. Esto puede ser útil en una variedad de situaciones, como la creación de indicadores de rendimiento o la clasificación de datos en categorías. Esperamos que este artículo haya sido útil para usted.
Preguntas y respuestas sobre cómo crear una nueva columna con valores 0 o 1 en un dataframe de Pandas

Pregunta 1: ¿Cómo puedo crear una nueva columna con valores 0 o 1 según el resultado de una sentencia que compara el valor de una columna con un valor límite?

Respuesta: Puedes utilizar la función astype para convertir el resultado de la sentencia a un tipo de dato entero. Por ejemplo:

ord_df['resultado'] = (ord_df['valor'] > 20).astype(int)

Pregunta 2: ¿Cómo puedo crear una nueva columna con valores 0 o 1 según el resultado de una sentencia que compara el valor de una columna con un valor límite y un operador lógico?

Respuesta: Puedes utilizar la función & para combinar las condiciones lógicas. Por ejemplo:

ord_df['resultado'] = ((ord_df['valor'] > 15) & (ord_df['valor'] < 30)).astype(int)

Pregunta 3: ¿Cómo puedo crear una nueva columna con valores 0 o 1 según el resultado de una sentencia que compara el valor de una columna con un valor límite y un operador lógico con una condición adicional?

Respuesta: Puedes utilizar la función & para combinar las condiciones lógicas. Por ejemplo:

ord_df['resultado'] = ((ord_df['valor'] > 15) & (ord_df['valor'] < 30) & (ord_df['fecha'] == '2022-01-01')).astype(int)

Pregunta 4: ¿Cómo puedo crear una nueva columna con valores 0 o 1 según el resultado de una sentencia que compara el valor de una columna con un valor límite y un operador lógico con una condición adicional y una condición adicional adicional?

Respuesta: Puedes utilizar la función & para combinar las condiciones lógicas. Por ejemplo:

ord_df['resultado'] = ((ord_df['valor'] > 15) & (ord_df['valor'] < 30) & (ord_df['fecha'] == '2022-01-01') & (ord_df['valor'] % 2 == 0)).astype(int)

Pregunta 5: ¿Cómo puedo crear una nueva columna con valores 0 o 1 según el resultado de una sentencia que compara el valor de una columna con un valor límite y un operador lógico con una condición adicional y una condición adicional adicional, pero con una condición de exclusión?

Respuesta: Puedes utilizar la función ~ para invertir la condición lógica. Por ejemplo:

ord_df['resultado'] = ~((ord_df['valor'] > 15) & (ord_df['valor'] < 30) & (ord_df['fecha'] == '2022-01-01') & (ord_df['valor'] % 2 == 0)).astype(int)

Pregunta 6: ¿Cómo puedo crear una nueva columna con valores 0 o 1 según el resultado de una sentencia que compara el valor de una columna con un valor límite y un operador lóg con una condición adicional y una condición adicional adicional, pero con una condición de exclusión y una condición de inclusión?

Respuesta: Puedes utilizar la función & y ~ para combinar las condiciones lógicas. Por ejemplo:

ord_df['resultado'] = ~((ord_df['valor'] > 15) & (ord_df['valor'] < 30) & (ord_df['fecha'] == '2022-01-01') & (ord_df['valor'] % 2 == 0)) & ((ord_df['valor'] > 10) | (ord_df['valor'] < 20)).astype(int)

Conclusión

En este artículo, hemos visto cómo crear una nueva columna en un dataframe con valores 0 o 1 según el resultado de una sentenciaada a él mismo. También hemos visto cómo combinar condiciones lógicas para crear sentencias más complejas. Esperamos que este artículo haya sido útil para usted.