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python - 向 numpy.where 语句添加额外的计算

问题描述

所以，我目前有以下代码 - 它根据其他两个列计算一个新列，具体取决于哪一个存在数据。我想在代码中添加一个额外的步骤。如果在计算中使用的列中的数据 (Total-S_%S和Sulphate-S_%S)Sulphate-S(HCL Leachable)_%S为负数，程序会将负数乘以 -0.5，然后按照代码中的描述继续计算。我不确定从哪里开始。谢谢，

df['Sulphide-S(calc)-C_%S'] = np.where(
    df["Sulphate-S(HCL Leachable)_%S"].isna(),
    df["Total-S_%S"]- df["Sulphate-S_%S"],
    df["Total-S_%S"]- df["Sulphate-S(HCL Leachable)_%S"])

标签： pythonpandasnumpy

解决方案

在此答案评论的附加输入之后，下面的第一个选项实际上不起作用，但我将其保留在这里以供参考。请查看实际工作解决方案的第二个选项 您可以创建一个嵌套的 np.where() 语句，如下所示：

df['Sulphide-S(calc)-C_%S'] = np.where((df["Total-S_%S"] < 0) & (df["Sulphate-S(HCL Leachable)_%S"] >= 0), 
    np.where(
        df["Sulphate-S(HCL Leachable)_%S"].isna(),
        df["Total-S_%S"]- df["Sulphate-S_%S"],
        df["Total-S_%S"]- df["Sulphate-S(HCL Leachable)_%S"]),
    np.where(
        df["Sulphate-S(HCL Leachable)_%S"].isna(),
        df["Total-S_%S"] * (-0.5) - df["Sulphate-S_%S"] * (-0.5),
        df["Total-S_%S"] * (-0.5) - df["Sulphate-S(HCL Leachable)_%S"] * (-0.5))

下面的工作解决方案

否则，您可以创建 2 列，每列都会处理来自初始列的值，如下所示：

df["Sulphate-S_%S_PROCESSED"] = np.where(df["Sulphate-S_%S"] < 0,
    df["Sulphate-S_%S"] * -0.5,
    df["Sulphate-S_%S"])

然后对这些新列进行计算

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