根据现有列中的值从列表中添加新列，可以使用for循环

Question

                    OBJECT        STATE  SM4         
TIMESTAMP                                            
2017-10-31 11:09:09    SM4     Movement             1
2017-10-31 11:09:10    SM4     Movement             1
2017-10-31 11:09:11    SM4  No movement             0
2017-10-31 11:09:12    SM4  No movement             0
2017-10-31 11:09:13    SM4  No movement             0
2017-10-31 11:09:14    SM4  No movement             0
2017-10-31 11:09:15    SM4  No movement             0
2017-10-31 11:29:42    M01         Open             0
2017-10-31 11:29:43    M01         Open             0
2017-10-31 11:29:44    M01        Close             0

TIMESTAMP列是索引。OBJECT、STATE和SM4都是列。我使用以下代码添加了一个新的列SM4。如果STATE等于Movement，则它添加值1，否则为对象SM4添加值0。

df['SM4'] = df.OBJECT.str.contains('SM4').astype(int) & df.STATE.str.contains('Movement').astype(int)

现在，在OBJECT列中，我有14个独特的传感器：'SM4', 'C14', 'SM3', 'M01', 'D07', 'C10', 'C08', 'C09', 'SM1', 'D10', 'D01', 'D02', 'D03', 'C12'。

我想对所有传感器自动执行相同的操作，而不是手动创建每一列可能有一个循环，对于某些传感器，状态是Open或Pressure而不是Movement。

我如何在循环中做到这一点，以便根据代码中的条件自动添加所有列？

Answer 1

我假设我的名为df的示例数据框如下所示：

  OBJECT        STATE
0    SM4     Movement
1    SM4     Movement
2    SM4  No movement
3    SM4  No movement
4    SM4  No movement
5    SM4  No movement
6    SM4  No movement
7    M01         Open
8    M01         Open
9    M01        Close

您可以迭代OBJECT列中的唯一值，并基于如下条件创建新列：

for obj in df['OBJECT'].unique():
    condition = (df['OBJECT']==obj) & (df['STATE'].isin(['Movement', 'Open', 'Pressure']))
    df[obj] = np.where(condition, 1, 0)

结果如下：

  OBJECT        STATE  SM4  M01
0    SM4     Movement    1    0
1    SM4     Movement    1    0
2    SM4  No movement    0    0
3    SM4  No movement    0    0
4    SM4  No movement    0    0
5    SM4  No movement    0    0
6    SM4  No movement    0    0
7    M01         Open    0    1
8    M01         Open    0    1
9    M01        Close    0    0