Pandas基于另一列的条件应用

时间:2018-02-19 15:40:05

标签: python pandas

我希望根据另一列中的条件调整一列的值。

我正在使用np.busday_count,但我不希望周末值表现得像星期一(星期六到星期二有1个工作日,我希望它是2)

dispdf = df[(df.dispatched_at.isnull()==False) & (df.sold_at.isnull()==False)]

dispdf["dispatch_working_days"] = np.busday_count(dispdf.sold_at.tolist(), dispdf.dispatched_at.tolist())

for i in range(len(dispdf)):
    if dispdf.dayofweek.iloc[i] == 5 or dispdf.dayofweek.iloc[i] == 6:
        dispdf.dispatch_working_days.iloc[i] +=1

样品:

            dayofweek   dispatch_working_days
    43159   1.0 3
    48144   3.0 3
    45251   6.0 1
    49193   3.0 0
    42470   3.0 1
    47874   6.0 1
    44500   3.0 1
    43031   6.0 3
    43193   0.0 4
    43591   6.0 3

预期结果:

        dayofweek   dispatch_working_days
43159   1.0 3
48144   3.0 3
45251   6.0 2
49193   3.0 0
42470   3.0 1
47874   6.0 2
44500   3.0 1
43031   6.0 2
43193   0.0 4
43591   6.0 4

目前我正在使用此for循环向星期六和星期日的值添加工作日。这很慢!

我可以使用矢量化来加快速度。我尝试使用.apply但无济于事。

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

非常确定这是有效的,但还有更多优化的实现:

def adjust_dispatch(df_line):
    if df_line['dayofweek'] >= 5:
        return df_line['dispatch_working_days'] + 1
    else:
        return df_line['dispatch_working_days']         

df['dispatch_working_days'] = df.apply(adjust_dispatch, axis=1)

答案 1 :(得分:1)

代码中的

for可以替换为该行:

dispdf.loc[dispdf.dayofweek>5,'dispatch_working_days']+=1

或者您可以使用numpy.where

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.where.html