使用Python的Pandas实现Case When语句

在Pandas中，可以使用np.select()函数来实现类似于SQL中的Case When语句。具体实现步骤如下：

1. 导入必要的库

import pandas as pd
import numpy as np

2. 定义条件和结果

conditions = [
    df['column1'] > 0,
    df['column2'] == 'value1',
    df['column3'].isin(['value2', 'value3'])
]

results = [
    'positive',
    'match',
    'in_list'
]

3. 使用np.select()函数进行条件判断

df['new_column'] = np.select(conditions, results, default='other')

以上代码将会在df中新增一个名为"new_column"的列，根据条件判断结果赋予相应的值。

其中，第一个参数为条件列表，第二个参数为结果列表，default参数为默认值（即所有条件都不满足时的返回值）。在条件列表和结果列表中，每个元素的位置是对应的，即第一个条件对应第一个结果，第二个条件对应第二个结果，以此类推。

需要注意的是，条件列表中的每个元素都应该返回一个布尔值，表示该条件是否满足。结果列表中的每个元素可以是任何类型的值，表示该条件满足时需要返回的结果。