pandas Dataframe 中列的条件转换

Question

如果该行中的第 3 列满足特定条件，我想在我的数据框中创建一个新列，它是两个变量之间的差异。

一个最小的例子是这样的：

 dict1 = [{'var0': 0, 'var1': 1, 'var2': 2},
 {'var0': 0, 'var1': 2, 'var2': 4},
{'var0': 1, 'var1': 5, 'var2': 8},
{'var0': 1, 'var1': 15, 'var2': 12},]
df = pd.DataFrame(dict1, index=['s1', 's2','s3','s4'])

特别是我想要 var0 和 var1 (var0-var1) 之间的差异，对于 var 2 大于 3 的所有行，否则我想要 var0 和 var2 之间的差异 (var0-var2)

我的目标输出是：

     var0  var1  var2 var3
 s1     0     1     2  -2
 s2     0     2     4  -2
 s3     1     5     8  -4
 s4     1    15    12  -14

Answer 1

这可能会奏效

constraint = (df['var2'] < 3)
df.loc[constraint, 'var3'] = df['var0'] - df['var1']
df.loc[~constraint, 'var3'] = df['var0'] - df['var2']

Answer 2

这可能会很慢，但应该可以解决问题。

df['var3'] = 0
for i in df.itertuples():
    if i.var2 > 3:
        amt = i.var0 - i.var1
        df.loc[i.Index,'var3'] = amt
    else:
        amt = i.var0 - i.var2
        df.loc[i.Index,'var3'] = amt

Answer 3

一行即可完成

import numpy as np

df['var3'] = np.where( df.var2 > 3, df['var0'] - df['var1'], df['var0'] - df['var2'])

pandas Dataframe 中列的条件转换

Conditional transformation of column in pandas Dataframe

python

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pandas