例如,我有一个数据框:
B1 B2 B3 B4 BCS ULCA MIMO
6 28A 1A 0 . 1A
7 28A 1A 1 . 1A
8 3A 1A 0 . 1A
9 3A 1A 1 . 1A
10 3A 1A 0 . 3A
11 3A 1A 1 . 3A
12 3A 1A 0 . 1A-3A
13 3A 1A 1 . 1A-3A
,然后使用np.where
作为新列执行条件:
如果B1-B4的值等于MIMO,则将4
放在新列中,否则,将2
b['B1_m'] = np.where(b['B1'] == b['MIMO'], '4', '2')
b['B2_m'] = np.where(b['B2'] == b['MIMO'], '4', '2')
b['B3_m'] = np.where(b['B3'] == b['MIMO'], '4', '2')
b['B4_m'] = np.where(b['B4'] == b['MIMO'], '4', '2')
但是我的输出在某些行(第10、11行)有一些错误:
B1 B2 B3 B4 BCS ULCA MIMO B1_m B2_m B3_m B4_m
6 28A 1A 0 . 1A 2 4 2 2
7 28A 1A 1 . 1A 2 4 2 2
8 3A 1A 0 . 1A 2 4 2 2
9 3A 1A 1 . 1A 2 4 2 2
10 3A 1A 0 . 3A 2 2 2 2
11 3A 1A 1 . 3A 2 2 2 2
12 3A 1A 0 . 1A-3A 2 2 2 2
13 3A 1A 1 . 1A-3A 2 2 2 2
有什么提示吗?
更新
d = b.loc[9:12, ['B1','MIMO']].to_dict(orient='list')
print(d)
输出:
{'B1': ['3A', '3A', '3A', '3A'], 'MIMO': ['1A', ' 3A', ' 3A', ' 1A-3A']}
答案 0 :(得分:1)
有一个问题,必须通过str.strip
删除对白空格:
b['MIMO'] = b['MIMO'].str.strip()
另外,您的解决方案应使用eq
重写为一个np.where
,以进行比较:
cols = ['B1','B2','B3','B4']
arr = np.where(b[cols].eq(b['MIMO'], axis=0), '4','2')
#alternative
#arr = np.where(b[cols].values == b['MIMO'].values[:, None], '4','2')
b = b.join(pd.DataFrame(arr, columns=cols, index=b.index).add_suffix('_m'))
print (b)
B1 B2 B3 B4 BCS ULCA MIMO B1_m B2_m B3_m B4_m
6 28A 1A NaN NaN 0 . 1A 2 4 2 2
7 28A 1A NaN NaN 1 . 1A 2 4 2 2
8 3A 1A NaN NaN 0 . 1A 2 4 2 2
9 3A 1A NaN NaN 1 . 1A 2 4 2 2
10 3A 1A NaN NaN 0 . 3A 4 2 2 2
11 3A 1A NaN NaN 1 . 3A 4 2 2 2
12 3A 1A NaN NaN 0 . 1A-3A 2 2 2 2
13 3A 1A NaN NaN 1 . 1A-3A 2 2 2 2