pandas Dataframe中列的条件转换

时间:2018-07-30 20:53:15

标签: python pandas conditional-formatting

如果行中的第三列满足特定条件,我想在数据框中创建一个新列,该列是两个变量之间的差。

一个最小的示例如下:

 dict1 = [{'var0': 0, 'var1': 1, 'var2': 2},
 {'var0': 0, 'var1': 2, 'var2': 4},
{'var0': 1, 'var1': 5, 'var2': 8},
{'var0': 1, 'var1': 15, 'var2': 12},]
df = pd.DataFrame(dict1, index=['s1', 's2','s3','s4'])

特别是我想要var0和var1之间的差异(var0-var1),对于var 2大于3的所有行,否则我想要var0和var2之间的差异(var0-var2)

我的目标输出是:

     var0  var1  var2 var3
 s1     0     1     2  -2
 s2     0     2     4  -2
 s3     1     5     8  -4
 s4     1    15    12  -14

3 个答案:

答案 0 :(得分:2)

您可以一行完成

import numpy as np

df['var3'] = np.where( df.var2 > 3, df['var0'] - df['var1'], df['var0'] - df['var2'])

答案 1 :(得分:1)

这可能会解决问题

constraint = (df['var2'] < 3)
df.loc[constraint, 'var3'] = df['var0'] - df['var1']
df.loc[~constraint, 'var3'] = df['var0'] - df['var2']

答案 2 :(得分:1)

这可能很慢,但是应该可以解决问题。

df['var3'] = 0
for i in df.itertuples():
    if i.var2 > 3:
        amt = i.var0 - i.var1
        df.loc[i.Index,'var3'] = amt
    else:
        amt = i.var0 - i.var2
        df.loc[i.Index,'var3'] = amt