在 Pandas 数据框中的不同列上使用 lambda if 条件

Posted 2023-04-18

【中文标题】在 Pandas 数据框中的不同列上使用 lambda if 条件

【英文标题】：Using lambda if condition on different columns in Pandas dataframe

【发布时间】：2016-09-23 09:48:46

【问题描述】：

我有简单的数据框：

import pandas as pd
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('abc'))

例如：

a   b   c
0   -0.813530   -1.291862   1.330320
1   -1.066475   0.624504    1.690770
2   1.330330    -0.675750   -1.123389
3   0.400109    -1.224936   -1.704173

然后我想创建列“d”，如果 c 为正，则包含来自“c”的值。来自“b”的其他值。

我正在尝试：

frame['d']=frame.apply(lambda x: frame['c'] if frame['c']>0 else frame['b'],axis=0)

但是得到“ValueError:('一个Series的真值是模棱两可的。使用a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().', '发生在索引 a')

我试图谷歌如何解决这个问题，但没有成功。请问有什么建议吗？

【问题讨论】：

lambda x: ... 因为它需要一个不用于逻辑的参数x.....

frame['c']>0 在列 c 中生成一系列大于 0 的值，然后尝试使用它的布尔值而不是 x['c']>0 将特定单元格处的值与0 并返回一个布尔值。

【参考方案1】：

这就是你想要的吗？

In [300]: frame[['b','c']].apply(lambda x: x['c'] if x['c']>0 else x['b'], axis=1)
Out[300]:
0   -1.099891
1    0.582815
2    0.901591
3    0.900856
dtype: float64

【参考方案2】：

解决方案

使用矢量化方法

frame['d'] = frame.b + (frame.c > 0) * (frame.c - frame.b)

说明

这是从总和得出的

(frame.c > 0) * frame.c  # frame.c if positive

加号

(frame.c <= 0) * frame.b  # frame.b if c is not positive

然而

(frame.c <=0 )

等价于

(1 - frame.c > 0)

合并后得到

frame['d'] = frame.b + (frame.c > 0) * (frame.c - frame.b)