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python - 使用 lambda 和 pandas 计算以现有列为条件的新列

问题描述

我需要在 pandas DataFrame 中创建一个新列，该列计算为 DataFrame 中 2 个现有列的比率。但是，比率计算中的分母将根据在 DataFrame 的另一列中找到的字符串的值而改变。

例子。样本数据集：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'hand'      : ['left','left','both','both'], 
                        'exp_force' : [25,28,82,84], 
                        'left_max'  : [38,38,38,38], 
                        'both_max'  : [90,90,90,90]})

我需要df['ratio']根据df['hand'].

如果df['hand']=='left'那时df['ratio'] = df['exp_force'] / df['left_max']

如果df['hand']=='both'那时df['ratio'] = df['exp_force'] / df['both_max']

标签： pythonpandasdataframelambda

解决方案

您可以使用np.where()：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'hand'      : ['left','left','both','both'], 
                        'exp_force' : [25,28,82,84], 
                        'left_max'  : [38,38,38,38], 
                        'both_max'  : [90,90,90,90]})
df['ratio'] = np.where((df['hand']=='left'), df['exp_force'] / df['left_max'], df['exp_force'] / df['both_max'])
df

Out[42]: 
   hand  exp_force  left_max  both_max     ratio
0  left         25        38        90  0.657895
1  left         28        38        90  0.736842
2  both         82        38        90  0.911111
3  both         84        38        90  0.933333

或者，在现实生活场景中，如果您有很多条件和结果，那么您可以使用np.select()，这样您就不必np.where()像我在旧代码中所做的那样不断重复您的陈述。最好np.select在这些情况下使用：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'hand'      : ['left','left','both','both'], 
                        'exp_force' : [25,28,82,84], 
                        'left_max'  : [38,38,38,38], 
                        'both_max'  : [90,90,90,90]})
c1 = (df['hand']=='left')
c2 = (df['hand']=='both')
r1 = df['exp_force'] / df['left_max']
r2 = df['exp_force'] / df['both_max']
conditions = [c1,c2]
results = [r1,r2]
df['ratio'] = np.select(conditions,results)
df
Out[430]: 
   hand  exp_force  left_max  both_max     ratio
0  left         25        38        90  0.657895
1  left         28        38        90  0.736842
2  both         82        38        90  0.911111
3  both         84        38        90  0.933333

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