如何基于多个嵌套条件并填充各自的特定值，在Pandas dataframe中创建一个新列？

Question

对于dataframe，我有一个问题如下：

    NODEID  BigNode    Node1        Node2       Node3
0   500-1   NaN         2000.0       NaN        NaN
1   500-2   NaN         NaN          3000.0     NaN
2   500-3   NaN         NaN          NaN        4000.0
3   500-4   50000.0     NaN          NaN        NaN
4   500-5   60000.0     NaN          NaN        NaN

我需要的是创建一个新的列( Node-F )，以便:如果存在BigNode值，那么将一个特定的常量值(SomeValBN)写入Node-F，类似地，对于rest Node1、Node2、Node3，在每个BigNode、Node-1、Node-2、Node-3中，都要将各自的值写入Node-F。

    NODEID  BigNode    Node1        Node2       Node3       Node-F
0   500-1   NaN         2000.0       NaN        NaN        SomeVal1
1   500-2   NaN         NaN          3000.0     NaN        SomeVal2
2   500-3   NaN         NaN          NaN        4000.0     SomeVal3
3   500-4   50000.0     NaN          NaN        NaN        SomeValBN
4   500-5   60000.0     NaN          NaN        NaN        SomeValBN

在EXCEL中，我使用嵌套的if()语句解决了上述问题：

=IF(B2>0;"BN1";(IF(C2>0;"N1";(IF(D2>0;"N2";(IF(E2>0;"N3";0))))))) 
where, BN1="SomeValBN", N1="SomeVal1" etc

上述内容将存储在一个新的dataframe df_1中，没有索引。

我完全被困住了！谢谢

Answer 1

我们可以通过使用条件语句来实现这一点。

让df成为您的数据格式：

for i in range(df.shape[0]):
    if(df.at[i, 'BigNode'] > 0):
        df.at[i, 'Node-F'] = 'SomeValBN'
    elif(df.at[i, 'Node1'] > 0):
        df.at[i, 'Node-F'] = 'SomeVal1'
    elif(df.at[i, 'Node2'] > 0):
        df.at[i, 'Node-F'] = 'SomeVal2'
    elif(df.at[i, 'Node3'] > 0):
        df.at[i, 'Node-F'] = 'SomeVal3'
    else:
        df.at[i, 'Node_F'] = '0'