Вы можете сделать это, используя np.where
, условия используют побитовые &
и |
для and
и or
с круглыми скобками вокруг нескольких условий из-за приоритета оператора. Итак, когда условие истинно, 5
возвращается и 0
в противном случае:
In [29]:
df['points'] = np.where( ( (df['gender'] == 'male') & (df['pet1'] == df['pet2'] ) ) | ( (df['gender'] == 'female') & (df['pet1'].isin(['cat','dog'] ) ) ), 5, 0)
df
Out[29]:
gender pet1 pet2 points
0 male dog dog 5
1 male cat cat 5
2 male dog cat 0
3 female cat squirrel 5
4 female dog dog 5
5 female squirrel cat 0
6 squirrel dog cat 0
Вы можете использовать Подушку, так как она предварительно установлена в Anaconda. Просто сделайте:
from PIL import Image
my_image=Image.open("path/to/IMAGE/file")
my_image.show()