Question

我有DataFrame，其中包含股票价值。

看起来像这样：

>>>Data Open High Low Close Volume Adj Close Date                                                       
2013-07-08  76.91  77.81  76.85  77.04  5106200  77.04

当我尝试使用以下if语句创建条件新列时：

Data['Test'] =Data['Close'] if Data['Close'] > Data['Open'] else Data['Open']

我收到以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#116>", line 1, in <module>
    Data[1]['Test'] =Data[1]['Close'] if Data[1]['Close'] > Data[1]['Open'] else Data[1]['Open']
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

然后我使用a.all()：

Data[1]['Test'] =Data[1]['Close'] if all(Data[1]['Close'] > Data[1]['Open']) else Data[1]['Open']

结果是选择了整个['Open']列。我没有得到我想要的条件，即每次选择['Open']和['Close']列之间的最大值时。

感谢任何帮助。

感谢。

Answer 1

来自DataFrame，例如：

>>> df
         Date   Open   High    Low  Close   Volume  Adj Close
0  2013-07-08  76.91  77.81  76.85  77.04  5106200      77.04
1  2013-07-00  77.04  79.81  71.81  72.87  1920834      77.04
2  2013-07-10  72.87  99.81  64.23  93.23  2934843      77.04

我能想到的最简单的事情是：

>>> df["Test"] = df[["Open", "Close"]].max(axis=1)
>>> df
         Date   Open   High    Low  Close   Volume  Adj Close   Test
0  2013-07-08  76.91  77.81  76.85  77.04  5106200      77.04  77.04
1  2013-07-00  77.04  79.81  71.81  72.87  1920834      77.04  77.04
2  2013-07-10  72.87  99.81  64.23  93.23  2934843      77.04  93.23

df.ix[:,["Open", "Close"]].max(axis=1)可能会快一点，但我认为看起来不太好。

或者，您可以在行上使用.apply：

>>> df["Test"] = df.apply(lambda row: max(row["Open"], row["Close"]), axis=1)
>>> df
         Date   Open   High    Low  Close   Volume  Adj Close   Test
0  2013-07-08  76.91  77.81  76.85  77.04  5106200      77.04  77.04
1  2013-07-00  77.04  79.81  71.81  72.87  1920834      77.04  77.04
2  2013-07-10  72.87  99.81  64.23  93.23  2934843      77.04  93.23

或者回到numpy：

>>> df["Test"] = np.maximum(df["Open"], df["Close"])
>>> df
         Date   Open   High    Low  Close   Volume  Adj Close   Test
0  2013-07-08  76.91  77.81  76.85  77.04  5106200      77.04  77.04
1  2013-07-00  77.04  79.81  71.81  72.87  1920834      77.04  77.04
2  2013-07-10  72.87  99.81  64.23  93.23  2934843      77.04  93.23

基本问题是if/else无法很好地使用数组，因为if (something)总是将something强制转换为单个bool。它不等于“对于数组中的每个元素，如果条件成立”或类似的东西。

Answer 2

In [7]: df = DataFrame(randn(10,2),columns=list('AB'))

In [8]: df
Out[8]: 
          A         B
0 -0.954317 -0.485977
1  0.364845 -0.193453
2  0.020029 -1.839100
3  0.778569  0.706864
4  0.033878  0.437513
5  0.362016  0.171303
6  2.880953  0.856434
7 -0.109541  0.624493
8  1.015952  0.395829
9 -0.337494  1.843267

这是有条件的，说如果A＆gt;给我A的值。 B，否则给我B

# this syntax is EQUIVALENT to
# df.loc[df['A']>df['B'],'A'] = df['B']

In [9]: df['A'].where(df['A']>df['B'],df['B'])
Out[9]: 
0   -0.485977
1    0.364845
2    0.020029
3    0.778569
4    0.437513
5    0.362016
6    2.880953
7    0.624493
8    1.015952
9    1.843267
dtype: float64

在这种情况下，max是等效的

In [10]: df.max(1)
Out[10]: 
0   -0.485977
1    0.364845
2    0.020029
3    0.778569
4    0.437513
5    0.362016
6    2.880953
7    0.624493
8    1.015952
9    1.843267
dtype: float64

Answer 3

问题是你要求python评估一个包含多个布尔值的条件（Data['Close'] > Data['Open']）。您也不想使用any或all，因为这会将Data['Test']设置为Data['Open']或Data['Close']。

可能有一个更干净的方法，但一种方法是使用掩码（布尔数组）：

mask = Data['Close'] > Data['Open']
Data['Test'] = pandas.concat([Data['Close'][mask].dropna(), Data['Open'][~mask].dropna()]).reindex_like(Data)

基于条件选择的新列，来自Pandas DataFrame中其他2列的值

3 个答案: