if else是否在 pandas 数据框中起作用 [英] if else function in pandas dataframe
本文介绍了if else是否在 pandas 数据框中起作用的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我正在尝试在数据帧上应用if条件,但是我缺少了一些东西(错误:Series的真值不明确。请使用a.empty,a.bool()和a.item() ,a.any()或a.all()。)
I'm trying to apply an if condition over a dataframe, but I'm missing something (error: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().)
raw_data = {'age1': [23,45,21],'age2': [10,20,50]}
df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['age1','age2'])
def my_fun (var1,var2,var3):
if (df[var1]-df[var2])>0 :
df[var3]=df[var1]-df[var2]
else:
df[var3]=0
print(df[var3])
my_fun('age1','age2','diff')
推荐答案
您可以使用 numpy.where
:
You can use numpy.where
:
def my_fun (var1,var2,var3):
df[var3]= np.where((df[var1]-df[var2])>0, df[var1]-df[var2], 0)
return df
df1 = my_fun('age1','age2','diff')
print (df1)
age1 age2 diff
0 23 10 13
1 45 20 25
2 21 50 0
更好地解释错误此处。
应用了的慢速解决方案
,其中需要 axis = 1
来按行进行数据处理:
Slowier solution with apply
, where need axis=1
for data processing by rows:
def my_fun(x, var1, var2, var3):
print (x)
if (x[var1]-x[var2])>0 :
x[var3]=x[var1]-x[var2]
else:
x[var3]=0
return x
print (df.apply(lambda x: my_fun(x, 'age1', 'age2','diff'), axis=1))
age1 age2 diff
0 23 10 13
1 45 20 25
2 21 50 0
也可以使用 loc
,但是有时数据可能会被覆盖:
Also is possible use loc
, but sometimes data can be overwritten:
def my_fun(x, var1, var2, var3):
print (x)
mask = (x[var1]-x[var2])>0
x.loc[mask, var3] = x[var1]-x[var2]
x.loc[~mask, var3] = 0
return x
print (my_fun(df, 'age1', 'age2','diff'))
age1 age2 diff
0 23 10 13.0
1 45 20 25.0
2 21 50 0.0
这篇关于if else是否在 pandas 数据框中起作用的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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