Question

仍然是函数及其应用程序的新功能我想为数据框创建一个新列D：

 df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [1, 3, 5], [4, 6, 7]], columns=['A', 'B', 'C'])

    A   B   C
 0  1   2   3
 1  1   3   5
 2  4   6   7

列D及其内容应在函数的帮助下创建，我虽然关于这种方式：

 def my_func(B, C):
     if C > B.shift(1):
         df['D'] = 'right'
     return df['D']
 else:
      df['D'] = 'left'
      return df['D']

所以用简单的话来说：如果C中的值高于上一行中B的值，则单元格变为'右'，否则为'left'。我没有让它运行，不知何故转移不被接受或我得到错误消息

系列的真值是模棱两可的。使用a.empty，a.bool（）， a.item（），a.any（）或a.all（）。

欢迎任何有关如何最好地使用此功能的功能的帮助，并应用shift（）。

编辑：我正在寻找解决方案的“功能版本”，因为这应该是经常使用的程序。

Answer 1

您可以使用numpy.where：

df['D'] = np.where(df.C > df.B.shift(), 'left', 'right')
print (df)
   A  B  C      D
0  1  2  3  right
1  1  3  5   left
2  4  6  7   left

如果需要功能：

def f(B, C):
    df['D'] = np.where(C > B.shift(), 'left', 'right')
    return df

print(f(df.B, df.C))
   A  B  C      D
0  1  2  3  right
1  1  3  5   left
2  4  6  7   left

或者：

def f(B, C):
    df['D'] = np.where(C > B.shift(), 'left', 'right')
    return df.D

print(f(df.B, df.C))
0    right
1     left
2     left
Name: D, dtype: object

Answer 2

假设这是一个名为df

的pandas数据帧

现在假设我将转移应用于B列

将会发生什么

所以，现在当你尝试比较它时会弹出一个错误，因为它试图将数字与非数字（NaN）进行比较

所以现在它取决于你想要对第一行做什么......

现在谈论为什么这个特定的片段不会起作用。你要做的是发送一个系列作为参数并比较它们来更新一行.... C > B.shift(1)注意C和B是系列，这就是弹出错误的原因。因此，为了避免这种情况，您必须检查每一行的条件并更新D

可以通过

完成

df['D'] = ['right' if i > j else 'left' for i, j in zip(df.B.shift(), df.C)]

简单吧！？快乐的编码！

Answer 3

您也可以：

df.loc[df.C > df.B.shift(), 'D'] = 'left'
df.D = df.D.fillna('right')

   A  B  C      D
0  1  2  3  right
1  1  3  5   left
2  4  6  7   left

将/ map函数应用于前一行

3 个答案: