Question

我有一个数据框，其中包含一些这样的数值：

WScript.Echo list("name").Value

我希望有一个col1 col2 0 1 3 1 -2 -4 2 3 -5，其中包含：
1-如果该行中的所有值均> 0，
-1-如果行中的所有值均<0和
0-其他所有情况

因此，我得到的df应该如下所示：

col3

请让我知道使用Pandas和/或Numpy实现此功能的最Python方式。

Answer 1

使用numpy.select()：

df['col3']=np.select([(df.gt(0).all(axis=1)),(df.lt(0).all(axis=1))],[1,-1],0)
print(df)

   col1  col2  col3
0     1     3     1
1    -2    -4    -1
2     3    -5     0

说明，如文档所述：

numpy.select（condlist，choicelist，default = 0）

根据条件返回从选择列表中的元素绘制的数组。

这里的条件列表是(df.gt(0).all(axis=1))和(df.lt(0).all(axis=1))，用于检查您提到的2个条件。（为了更好的练习，您可以只打印条件以检查输出）。其余的我们依次放置选择，这里是1和-1。最后一个参数是default，默认情况下为零，您可以指定是否需要其他默认值。

性能：

%timeit np.select([(df.gt(0).all(axis=1)),(df.lt(0).all(axis=1))],[1,-1],0)
#414 µs ± 18.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

Answer 2

您也可以使用df.all()：

df['col3'] = (df > 0).all(axis=1) * 1 + (df < 0).all(axis=1) * -1

print(df)

   col1  col2  col3
0     1     3     1
1    -2    -4    -1
2     3    -5     0

Answer 3

另一个解决方案是：

df = pd.DataFrame([[1, 3], [-2, -4], [3, -5]], columns=['col1', 'col2'])
df['col3'] = df.gt(0).all(axis=1) * 1 - df.lt(0).all(axis=1) * 1
print(df)

   col1  col2  col3
0     1     3     1
1    -2    -4    -1
2     3    -5     0

如何检查熊猫中每一行的条件

3 个答案: