时间戳

首页 > 解决方案 > Pandas 数学运算，以列值为条件

python - Pandas 数学运算，以列值为条件

问题描述

我需要进行以第二列中的值为条件的数学运算。这是设置。

给定一个简单的数据框 ( df)： 

df = pd.DataFrame({
    'col1' : ['A', 'A', 'B', np.nan, 'D', 'C'],
    'col2' : [2, 1, 9, 8, 7, 4],
    'col3': [0, 1, 9, 4, 2, 3],
    })

In [11]: df
Out[11]: 
  col1  col2  col3
0    A     2     0
1    A     1     1
2    B     9     9
3  NaN     8     4
4    D     7     2
5    C     4     3

我可以添加一个新列 ( math)，然后用基于 10 和 之和的数学表达式填充它col3。

df['math'] = 10 + df['col3']

In [14]: df
Out[14]: 
  col1  col2  col3  math
0    A     2     0    10
1    A     1     1    11
2    B     9     9    19
3  NaN     8     4    14
4    D     7     2    12
5    C     4     3    13

但我不知道如何使表达式以另一列中的值为条件（例如，仅当col1 == B）。所需的输出将是：

In [14]: df
Out[14]: 
  col1  col2  col3  math
0    A     2     0   NaN
1    A     1     1   NaN
2    B     9     9    19
3  NaN     8     4   NaN
4    D     7     2   NaN
5    C     4     3   NaN

为了进一步说明，我将使用一个变量作为 a 中的col1值for loop。结果，我无法按照此处或此处.group_by()的描述工作。我想我正在寻找这样的东西......

df['math'] = 10 + df.loc[[df['col1'] == my_var], 'col3']

我从上面第二个示例中的评论中得到 - 但我无法让它工作。它抛出了ValueError太多的值 - 也就是说，我试图同时传递过滤器和操作列，但它只期待过滤器。 这篇SO 帖子也使用了.loc类似于我上面的表达式 - 但使用了 static col1。

标签： pythonpandas

解决方案

where

我执行数学运算，然后pandas.Series.where通过传递布尔系列来掩盖它df.col1.eq('B')

df.assign(math=df.col3.add(10).where(df.col1.eq('B')))

  col1  col2  col3  math
0    A     2     0   NaN
1    A     1     1   NaN
2    B     9     9  19.0
3  NaN     8     4   NaN
4    D     7     2   NaN
5    C     4     3   NaN

推荐阅读