Question

我有一个包含三列A，B和C的数据框。我必须创建第四列，名称为“ Differential_value”。我必须使用某些条件将值分配给此第四列。条件如下：

1）第一个条件：如果A，B或C这三个列中的任何一个具有0值，则I在“ Differential_value”列中具有0。

2）否则，“ Differential_value”分配的值应为：   (max(A,B,C) - min(A,B,C))/min(A,B,C)

Below is my sample data:

A   B   C
10  7   0
10  8   12
9   8   11
10  11  12
13  5   0
0   3   10
12  8   11
12  9   7
11  10  9
10  11  9

下面是我尝试过的代码：

df['differential_value'] = np.where((df['A']==0)|(df['B']==0)|(df['C']== 0),0),(np.where((df[['A','B','C']].max() - df[['A','B','C']].min())/df[['A','B','C']].min()))

ValueError：应同时给出x和y或不给出

Answer 1

将np.where与以下逻辑配合使用。另外，如果您有一组要应用的列，那么：

cols= ['A','B','C']
df['Differential_value'] = (np.where(df[cols].eq(0).any(1), 0,
                                     (df[cols].max(1) - df[cols].min(1))/df[cols].min(1)))

或者：

df['Differential_value'] = (((df[cols].max(1) - df[cols].min(1))/df[cols].min(1))
                              .replace(np.inf, 0))

print(df)
    A   B   C  Differential_value
0  10   7   0            0.000000
1  10   8  12            0.500000
2   9   8  11            0.375000
3  10  11  12            0.200000
4  13   5   0            0.000000
5   0   3  10            0.000000
6  12   8  11            0.500000
7  12   9   7            0.714286
8  11  10   9            0.222222
9  10  11   9            0.222222

Answer 2

尝试一下：

def f(a,b,c):
    if( a*b*c==0):
        return 0
    else:
        return (max(a,b,c) - min(a,b,c))/min(a,b,c)

df['D'] = df.apply(lambda x: f(x['A'], x['B'], x['C']), axis=1)

    A   B   C
0  10   7   0
1  10   8  12
2   9   8  11
3  10  11  12
4  13   5   0
5   0   3  10
6  12   8  11
7  12   9   7
8  11  10   9
9  10  11   9
    A   B   C         D
0  10   7   0  0.000000
1  10   8  12  0.500000
2   9   8  11  0.375000
3  10  11  12  0.200000
4  13   5   0  0.000000
5   0   3  10  0.000000
6  12   8  11  0.500000
7  12   9   7  0.714286
8  11  10   9  0.222222
9  10  11   9  0.222222

使用“ np.where”条件将值分配给数据框列时出现值错误

2 个答案: