numpy是python做科學計算的一個第三方包，由專門的社群團體維護和更新，不是python本身維護和更新，沒必要作為python的標準庫，隨同python一起安裝，它只是python的一個拓展包，只有你做大量科學計算的時候才能用到，使用者可以根據自己實際需求選擇裝還是不裝，如果作為標準庫隨同python一起安裝，佔空間，而且顯得臃腫，有些使用者根本就不需要，標準庫只需滿足基本常用的功能就行，沒必要什麼庫都加進來，所以來說，numpy根本沒有必要作為python的標準庫。

　　當我們使用Python進行資料分析時，有時可能需要根據DataFrame其他列中的值向pandas DataFrame新增一列。

　　儘管這聽起來很簡單，但是如果我們嘗試使用if-else條件語句來做，可能會變得有些複雜。值得慶幸的是，有一種使用numpy做到這一點的簡單，好方法!

　　我們將從匯入pandas和numpy開始，並載入資料集以檢視其外觀。

　　我們可以看到我們的資料集包含有關每個推文的一些資訊，包括：

　　1)date —推文釋出的日期

　　2)time —發推文的時間

　　3)tweet -該推文的實際文字

　　4)mentions -推文中提及的任何其他Twitter使用者

　　5)photos —推文中包含的任何影象的URL

　　6)replies_count -在推文上的回覆數量

　　8)likes_count —在推文上的喜歡次數

　　我們還可以看到photos資料的格式有些奇怪。

　　使用np.where()新增具有正確/錯誤條件的pandas列

　　對於我們的分析，我們只想檢視帶有影象的推文是否獲得更多的互動，因此我們實際上不需要影象URL。讓我們嘗試建立一個名為的新列hasimage，該列將包含布林值- True如果該tweet包含影象，False則不包含影象。

　　為此，我們將使用numpy的內建where()函式。此函式按順序接受三個引數：我們要測試的條件，條件為true時分配給新列的值以及條件為false時分配給新列的值。看起來像這樣：

　　在我們的資料中，我們可以看到沒有影象的推文始終[]在該photos列中具有值。我們可以使用資訊並np.where()建立新列hasimage，如下所示：

　　在上方，我們可以看到我們的新列已新增到我們的資料集，並且已正確標記了tweet，其中包括影象為True，其他影象為False。

　　現在我們有了hasimage專欄，讓我們快速製作幾個新的DataFrame，一個用於所有影象推文，一個用於所有無影象推文。我們將使用布林過濾器進行此操作：

　　現在，我們已經建立了那些，我們可以使用內建的數學函式.mean()來快速比較每個DataFrame中的推文。

　　我們將使用print()語句使結果更易於閱讀。我們還需要記住使用str()來將.mean()計算結果轉換為字串，以便可以在我們的列印語句中使用它：

　　新增條件更復雜的pandas專欄

　　這種方法效果很好，但是如果我們想新增一個條件更復雜的新列(超出True和False的條件)怎麼辦?

　　例如，為了更深入地研究這個問題，我們可能要建立一些互動性“層”，並評估到達每個層的推文所佔的百分比。為了簡單起見，讓我們使用Likes來衡量互動性，並將tweet分為四個層次：

　　1)tier_4 -2個或更少的喜歡

　　2)tier_3 — 3-9個贊

　　3)tier_2 — 10-15個贊

　　4)tier_1 — 16個贊

　　為此，我們可以使用稱為的函式np.select()。我們給它兩個引數：一個條件列表，以及一個我們想要分配給新列中每一行的值的對應列表。

　　這意味著順序很重要：如果conditions滿足列表中的第一個條件，則列表中的第一個值values將分配給該行的新列。大資料分析使用numpy在pandas dataframe上新增列https://www.aaa-cg.com.cn/data/2376.html如果滿足第二個條件，則將分配第二個值，等等。

　　讓我們看一下它在Python程式碼中的外觀：

　　太棒了!我們建立了另一個新列，該列根據我們的(雖然有些武斷)層排名系統對每個tweet進行了分類。

　　現在，我們可以使用它來回答有關我們的資料集的更多問題。例如：1級和4級推文中有多少百分比具有影象?

　　儘管這是一個非常膚淺的分析，但我們已經在這裡實現了我們的真正目標：根據有關現有列中值的條件語句向pandas DataFrames新增列。

　　當然，這是可以以多種方式完成的任務。np.where()而np.select()只是許多潛在的兩種方法。

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