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python - 通过带有 if 语句的函数对数据帧中的数字执行操作

问题描述

我一直在与 pandas 合作，通过定义的函数对数据集进行分析和执行一些冗长的操作（为了方便，也因为我在不涉及 pandas 的操作中使用了相同的函数）。我正在尝试使用 if 和 else 语句根据哪个数字更大来执行一些操作。

我无法在其他答案中找到解决方法。这是我尝试执行哪种逻辑操作的简短简化示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"A": [177,166,155,125,146,149,192,160,111,85], 
                   "B": [26.2,27,26.8,23.4,23.3,17.5,26.4,25.7,18.9,15.8], 
                   "C": [9.2,99.1,29.3,8.6,8,7.2,10,39.4,47.25,4.5,]})

x = 'A'
y = 'B'
z = 'C'

def test(a,b,c):
    h = a*b/c
    return h

df['D'] = test(df[x],df[y],df[z])

到目前为止，功能一直在为我工作：

print(df['D'])

0    504.065217
1     45.227043
2    141.774744
3    340.116279
4    425.225000
5    362.152778
6    506.880000
7    104.365482
8     44.400000
9    298.444444
Name: D, dtype: float64

我希望使此类操作正常工作：

def test2(a,b,c):
    if a > b:
        return a*c
    else:
        return b*c

df['E'] = test2(df[x],df[y],df[z])
print(df['E'])

我收到了明显的错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

标签： pythonpandasfunctionboolean-logic

解决方案

你需要：

df['E'] = df.apply(lambda x: test2(x['A'], x['B'], x['C']) ,1)

输出：

   A    B       C       E
0   177 26.2    9.20    1628.40
1   166 27.0    99.10   16450.60
2   155 26.8    29.30   4541.50
3   125 23.4    8.60    1075.00
4   146 23.3    8.00    1168.00
5   149 17.5    7.20    1072.80
6   192 26.4    10.00   1920.00
7   160 25.7    39.40   6304.00
8   111 18.9    47.25   5244.75
9   85  15.8    4.50    382.50

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