Pandas,基于列值的条件列分配

时间:2016-07-28 17:27:11

标签: python pandas numpy dataframe

如何根据两列的值在pandas中进行条件赋值?概念上类似于以下内容:

Column_D = Column_B / (Column_B + Column_C) if Column_C is not null else Column_C

具体例子:

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'b': [2,np.nan,4,2,np.nan], 'c':[np.nan,1,2,np.nan,np.nan]})


     b    c
0  2.0  NaN
1  NaN  1.0
2  4.0  2.0
3  2.0  NaN
4  NaN  NaN

我希望有一个新列d,如果b不为null,则其结果是bc之和的列c的划分,否则该值应为c列的值。 概念上类似于以下内容:

df['d'] = df['b']/(df['b']+df['c']) if not df['c'].isnull() else df['c']

期望的结果:

     b    c         d
0  2.0  NaN       NaN
1  NaN  1.0       1.0
2  4.0  2.0       0.66
3  2.0  NaN       NaN
4  NaN  NaN       NaN

我怎样才能做到这一点?

1 个答案:

答案 0 :(得分:10)

试试这个(如果你想得到你想要的结果集 - 检查b列):

In [30]: df['d'] = np.where(df.b.notnull(), df.b/(df.b+df.c), df.c)

In [31]: df
Out[31]:
     b    c         d
0  2.0  NaN       NaN
1  NaN  1.0  1.000000
2  4.0  2.0  0.666667
3  2.0  NaN       NaN
4  NaN  NaN       NaN

或者,检查c列:

In [32]: df['d'] = np.where(df.c.notnull(), df.b/(df.b+df.c), df.c)

In [33]: df
Out[33]:
     b    c         d
0  2.0  NaN       NaN
1  NaN  1.0       NaN
2  4.0  2.0  0.666667
3  2.0  NaN       NaN
4  NaN  NaN       NaN