在 Python 中使用 if else case 来获得派生列

Question

我的代码中有一个查询，我在其中尝试使用 if else case 来导出数据框中的值，

import pandas as pd
import numpy as np
c=15
s={'yr':[2014,2014,2014,2014],'value':[10,20,20,50]}
p=pd.DataFrame(data=s)

if (p['value'])>= c:
    p['qty']=c-p['value']
else:
    p['value']

我在上面的代码中遇到错误-

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

基本上这应该是我的预期输出-

    yr    value qty
0   2014    10  10
1   2014    20  5
2   2014    20  5
3   2014    50  35

我该如何解决这个错误？

Answer 1

if 需要一个布尔值 (True/False) 但 (p['value'])>= c 是一个系列，所以你会得到那个错误。获得所需输出的一种方法是使用 mask:

p['qty'] = p['value'].mask(lambda x: x>=c, p['value']-c)

另一种选择是使用 numpy.where:

import numpy as np
p['qty'] = np.where(p['value']>=c, p['value']-c, p['value'])

输出：

     yr  value  qty
0  2014     10   10
1  2014     20    5
2  2014     20    5
3  2014     50   35

Answer 2

您可以使用 loc 语句 select 某些行：

# initialize the qty column
df['qty'] = df['value']
# adjust qty where qty is larger than c
df.loc[df['qty'] > c, 'qty'] -= c

Answer 3

您正在尝试对通常需要迭代或应用函数的列进行操作element-wise

p['qty'] = p['value'].apply(lambda x: c - x if x >= c else x)

Answer 4

使用 np.where 的解决方案，假设您的预期计算是 p['value']-c 而不是 c-p['value']：

p['qty'] = np.where(p['value'] >= c, p['value']-c, p['value'])

结果：

     yr  value  qty
0  2014     10   10
1  2014     20    5
2  2014     20    5
3  2014     50   35

在 Python 中使用 if else case 来获得派生列

Using if else case in Python to have a derived column

if-statement

numpy

dataframe

pandas