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|<code>df['over_5unit'] = np.where(df['1unit']>df['5unit'], True값, False값)</code>
|<code>df['over_5unit'] = np.where(df['1unit']>df['5unit'], True값, False값)</code>
<nowiki>#</nowiki> 1unit 행의 값이 5unit 행의 값보다 큰 때에만 True값을 넣는다.
<nowiki>#</nowiki> 1unit 행의 값이 5unit 행의 값보다 큰 때에만 True값을 넣는다.
<code>df['열'] = np.where(조건, 참, np.where(조건, 참2, 거짓))</code>
<code>df['열'] = np.where(조건, 참, np.where(조건, 참2, 거짓))</code>
|특정 범주 안에 들어있는가 파악하기.
|특정 범주 안에 들어있는가 파악하기.
|<syntaxhighlight lang="python">
|<syntaxhighlight lang="python">
변수 = np.where(
변수 = np.where( \
(df['category'] == '값1') | (df['category'] == '값2') | ... , '참값', '거짓값'
(df['category'] == '값1') | (df['category'] == '값2') | ... , '참값', '거짓값')
</syntaxhighlight>위 형태로는 너무 코드가 길어져서... 아래와 같이 축약하곤 한다.<syntaxhighlight lang="python">
</syntaxhighlight>위 형태로는 너무 코드가 길어져서... 아래와 같이 축약하곤 한다.<syntaxhighlight lang="python">
변수 = np.where(
변수 = np.where( \
df['category'].isin([값1, 값2, ...]) , '참값', '거짓값'
df['category'].isin([값1, 값2, ...]) , '참값', '거짓값')
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
|}
|}