Porównaj dwie kolumny używając pand
Używanie tego jako punktu wyjścia:
a = [['10', '1.2', '4.2'], ['15', '70', '0.03'], ['8', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three'])
Out[8]:
one two three
0 10 1.2 4.2
1 15 70 0.03
2 8 5 0
Chcę użyć czegoś w rodzaju if Oświadczenia wewnątrz pand.
if df['one'] >= df['two'] and df['one'] <= df['three']:
df['que'] = df['one']
Zasadniczo, sprawdź każdy wiersz za pomocą instrukcji if, Utwórz nową kolumnę.
Dokumenty mówią, aby użyć .all, ale nie ma przykładu...
6 answers
Przydałoby się np.gdzie . Jeśli cond jest tablicą boolowską, a A i {[11] } są tablicami, to
C = np.where(cond, A, B)
Definiuje C jako równe A gdzie cond jest prawdziwe, a B gdzie cond jest fałszywe.
import numpy as np
import pandas as pd
a = [['10', '1.2', '4.2'], ['15', '70', '0.03'], ['8', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three'])
df['que'] = np.where((df['one'] >= df['two']) & (df['one'] <= df['three'])
, df['one'], np.nan)
one two three que
0 10 1.2 4.2 10
1 15 70 0.03 NaN
2 8 5 0 NaN
Jeśli masz więcej niż jeden warunek, możesz użyć np.zamiast tego wybierz .
Na przykład, jeśli chcesz {[16] } równa df['two'] kiedy df['one'] < df['two'], to
conditions = [
(df['one'] >= df['two']) & (df['one'] <= df['three']),
df['one'] < df['two']]
choices = [df['one'], df['two']]
df['que'] = np.select(conditions, choices, default=np.nan)
one two three que
0 10 1.2 4.2 10
1 15 70 0.03 70
2 8 5 0 NaN
Jeśli możemy założyć, że df['one'] >= df['two'] gdy df['one'] < df['two'] jest
False, wtedy warunki i wybory mogą być uproszczone do
conditions = [
df['one'] < df['two'],
df['one'] <= df['three']]
choices = [df['two'], df['one']]
(założenie może nie być prawdziwe, jeśli df['one'] lub df['two'] zawierają Nan.)
Zauważ, że
a = [['10', '1.2', '4.2'], ['15', '70', '0.03'], ['8', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three'])
Definiuje ramkę danych z wartościami łańcuchowymi. Ponieważ wyglądają numerycznie, może być lepiej konwertować te ciągi na pływaki: {]}
df2 = df.astype(float)
Zmienia to jednak wyniki, ponieważ ciągi znaków porównują znak po znaku, podczas gdy Floaty są porównywane numerycznie.
In [61]: '10' <= '4.2'
Out[61]: True
In [62]: 10 <= 4.2
Out[62]: False
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2014-12-15 11:44:27
Możesz użyć .equals dla kolumn lub całych ramek danych.
df['col1'].equals(df['col2'])
Jeśli są równe, to polecenie zwróci True, else False.
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2016-07-25 22:09:21
Możesz użyć apply() i zrobić coś takiego
df['que'] = df.apply(lambda x : x['one'] if x['one'] >= x['two'] and x['one'] <= x['three'] else "", axis=1)
Lub jeśli wolisz nie używać lambda
def que(x):
if x['one'] >= x['two'] and x['one'] <= x['three']:
return x['one']
else:
''
df['que'] = df.apply(que, axis=1)
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2014-12-14 23:21:20
Jednym ze sposobów jest użycie serii logicznej do indeksowania Kolumny df['one']. Daje to nową kolumnę, w której wpisy True mają taką samą wartość jak ten sam wiersz co df['one'], a wartości False to NaN.
Seria logiczna jest po prostu podana przez twoje if oświadczenie (chociaż konieczne jest użycie & zamiast and):
>>> df['que'] = df['one'][(df['one'] >= df['two']) & (df['one'] <= df['three'])]
>>> df
one two three que
0 10 1.2 4.2 10
1 15 70 0.03 NaN
2 8 5 0 NaN
Jeśli chcesz, aby wartości NaN zostały zastąpione innymi wartościami, możesz użyć metody fillna w nowej kolumnie que. Użyłem 0 zamiast pusty łańcuch tutaj:
>>> df['que'] = df['que'].fillna(0)
>>> df
one two three que
0 10 1.2 4.2 10
1 15 70 0.03 0
2 8 5 0 0
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2014-12-14 22:54:11
Zawiń każdy warunek w nawiasach, a następnie użyj operatora &, aby połączyć warunki:
df.loc[(df['one'] >= df['two']) & (df['one'] <= df['three']), 'que'] = df['one']
Możesz wypełnić niepasujące wiersze, po prostu używając ~ (operatora "nie"), aby odwrócić dopasowanie:
df.loc[~ ((df['one'] >= df['two']) & (df['one'] <= df['three'])), 'que'] = ''
Musisz używać & i ~ zamiast and i not, ponieważ operatory & i ~ działają element po elemencie.
Wynik końcowy:
df
Out[8]:
one two three que
0 10 1.2 4.2 10
1 15 70 0.03
2 8 5 0
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2014-12-14 22:47:01
Myślę, że najbliżej intuicji OP jest twierdzenie inline if:
df['que'] = (df['one'] if ((df['one'] >= df['two']) and (df['one'] <= df['three']))
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2018-10-12 19:28:10