根据数据框中的信息在 Pandas 数据框中创建变量

我有一个按以下方式组织的数据框

    var1   var2   var3   var4
0   A      23     B      7
1   B      13     C      4
2   C      12     A      11
3   A      5      C      15

我现在想要创建一个新变量（列）var5，如果 var1 == A，它采用 var2 的值；如果 var3 == A，它采用 var4 的值。为简单起见，var1 和 var3 永远不能同时具有值​​ A。如果 var1 或 var3 都不采用值 A，那么我想要 NaN。也就是说，本例中的结果将是：

    var1   var2   var3   var4  var5
0   A      23     B      7     23
1   B      13     C      4     NaN
2   C      12     A      11    11
3   A      5      C      15    5

如何才能实现这一目标？

Option 1
听起来你可以使用np.where为了这 -

i = df.var1 == 'A'
j = df.var3 == 'A'

df['var5'] = np.where(i, df.var2, np.where(j, df.var4, np.NaN))
df

  var1  var2 var3  var4  var5
0    A    23    B     7  23.0
1    B    13    C     4   NaN
2    C    12    A    11  11.0
3    A     5    C    15   5.0

Option 2
另一种选择是np.select -

df['var5'] = np.select([i, j], [df.var2, df.var4], default=np.nan)
df

  var1  var2 var3  var4  var5
0    A    23    B     7  23.0
1    B    13    C     4   NaN
2    C    12    A    11  11.0
3    A     5    C    15   5.0

Note, i and j与代码清单中定义的变量相同Option 1.

Option 3
pd.Series.mask/where

df.var2.mask(~i, df.var4.mask(~j, np.nan))

0    23.0
1     NaN
2    11.0
3     5.0
Name: var2, dtype: float64