Question

我正在使用python 3.5并导入了numpy和pandas库。我创建了一个名为df的DataFrame，其索引从零开始，有两列;变化百分比（PofChg）和上升，下降或平坦（U_D_F）。

对于U_D_F列，我想根据PofChg列填充“Up”，“Down”，“Flat”字样。 Up表示大于零，Down表示小于零，Flat表示等于零。

np.where函数似乎运行良好，除了两件事，（1）当PofChg列中的数字为“Zero”时，为什么在U_D_F列中显示“Down” （2）如何使np.where函数接受更多参数，即不是说 - 如果df.PofChg是＆gt; 0，如果true显示“Up”或者如果false显示“Down”，我想将其更改为 - 如果df.PofChg是＆gt; 0，如果true显示“Up”或假显示“Down”，但如果它等于零则显示“Flat”

这是我打印df时的当前输出

   PofChg U_D_F
0      -1  Down
1       0  Down
2       1    Up
3      -2  Down
4       0  Down
5       5    Up
6       3    Up
7      -6  Down
Press any key to continue . . .

这是我的代码

import pandas as pd
import numpy as np


df = pd.DataFrame({'PofChg':[-1,0,1,-2,0,5,3,-6]})
df['U_D_F'] = np.where(df.PofChg > 0 , 'Up','Down');df

print(df)

Answer 1

在这种情况下，我会将map()与np.sign()结合使用：

In [133]: mp = {-1:'Down', 0:'Flat', 1:'Up'}

In [134]: df['U_D_F'] = np.sign(df.PofChg).map(mp)

In [135]: df
Out[135]:
   PofChg U_D_F
0      -1  Down
1       0  Flat
2       1    Up
3      -2  Down
4       0  Flat
5       5    Up
6       3    Up
7      -6  Down

np.sign（）：

In [136]: np.sign(df.PofChg)
Out[136]:
0   -1
1    0
2    1
3   -1
4    0
5    1
6    1
7   -1
Name: PofChg, dtype: int64

np.sign(df.PofChg)的类型：

In [9]: type(np.sign(df.PofChg))
Out[9]: pandas.core.series.Series

Answer 2

当PofChg列中的数字为“零”时，为什么在U_D_F列中显示“向下”

这是因为np.where的条件是＆gt; 0，所以，如果它为0，则条件失败，并选择替代。

我想将其更改为 - 如果df.PofChg是＆gt; 0，如果true显示“Up”或假显示“Down”，但如果它等于零则显示“Flat”

np.where(df.PofChg > 0 , 'Up', np.where(df.PofChg == 0, 'Flat', 'Down'))

如果df.PofChg > 0，则会选择'Up';否则，如果df.PofChg == 0，则选择'Flat'，否则选择'Down'。

如何让np.where接受更多参数，因此它将过滤＆gt;，＆lt; ，和=;不只是＆gt;和<！ - ？

2 个答案: