パンダのDataFrameに国名の列があります。if-else条件を使用して列にさまざまなフィルターを適用し、それらの条件を使用してそのDataFrameに新しい列を追加する必要があります。
現在のデータフレーム：-
Company Country
BV Denmark
BV Sweden
DC Norway
BV Germany
BV France
DC Croatia
BV Italy
DC Germany
BV Austria
BV Spain私はこれを試しましたが、これでは、何度も何度も国を定義する必要があります。
Bookings_d2.loc [（bookings_d2.Country == 'デンマーク'）| （bookings_d2.Country == 'ノルウェー'）、 '国'] = Bookings_d2.Country
RIでは現在このようなifelse条件を使用していますが、これと同じことをPythonで実装したいと思います。
Rコード例1：ifelse（bookings_d2 $ COUNTRY_NAME％in％c（ 'Denmark'、 'Germany'、 'Norway'、 'Sweden'、 'France'、 'Italy'、 'Spain'、 'Germany'、 'Austria' 、 'Netherlands'、 'Croatia'、 'Belgium'）、as.character（bookings_d2 $ COUNTRY_NAME）、 'Others'）
Rコード例2：ifelse（bookings_d2 $ country％in％c（ 'Germany'）、ifelse（bookings_d2 $ BOOKING_BRAND％in％c（ 'BV'）、 'Germany_BV'、 'Germany_DC'）、bookings_d2 $ country）
期待されるDataFrame：-
Company Country
BV Denmark
BV Sweden
DC Norway
BV Germany_BV
BV France
DC Croatia
BV Italy
DC Germany_DC
BV Others
BV Others次を使用できます。
例1：またはで使用Series.isinしますが、必要な反転マスク：numpy.whereloc~
#removed Austria, Spain
L = ['Denmark','Germany','Norway','Sweden','France','Italy',
'Germany','Netherlands','Croatia','Belgium']
df['Country'] = np.where(df['Country'].isin(L), df['Country'], 'Others')
代替：
df.loc[~df['Country'].isin(L), 'Country'] ='Others'
例2：使用numpy.selectまたはネストnp.where：
m1 = df['Country'] == 'Germany'
m2 = df['Company'] == 'BV'
df['Country'] = np.select([m1 & m2, m1 & ~m2],['Germany_BV','Germany_DC'], df['Country'])
代替：
df['Country'] = np.where(~m1, df['Country'],
np.where(m2, 'Germany_BV','Germany_DC'))
print (df)
Company Country
0 BV Denmark
1 BV Sweden
2 DC Norway
3 BV Germany_BV
4 BV France
5 DC Croatia
6 BV Italy
7 DC Germany_DC
8 BV Others
9 BV Others
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