Question

我是python的新手，我正在尝试在R DPLYR中进行条件变异。简而言之，我想在数据框中创建一个名为Result的新列，其中：如果df.['test']大于1 df.['Result']等于该行的相应df.['count']，如果它小于1，那么df.['Result']是

df.['count'] *df.['test']

我尝试过df['Result']=df['test'].apply(lambda x: df['count'] if x >=1 else ...)，不幸的是，这导致了一系列的结果，我也试图编写一些小的函数，这些函数也会返回一系列的结果

我希望最终的Dataframe看起来像这样...

no_ Test Count  Result
1   2    1      1
2   3    5      5
3   4    1      1
4   6    2      2
5   0.5  2      1

Answer 1

您可以使用<error> <error_code>100</error_code> <message>Rule not respected (Argument 'reportIds' must not be null)</message> </error>：

np.where

输出：

df['Result'] = np.where(df['Test'] > 1, df['Count'], df['Count'] * df['Test'])

Answer 2

这是一种实现方法：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns = ['Test', 'Count'], 
                  data={'Test':[2, 3, 4, 6, 0.5], 'Count':[1, 5, 1, 2, 2]})

df['Result'] = df['Count']
df.loc[df['Test'] < 1, 'Result'] = df['Test'] * df['Count']

输出：

       Test  Count  Result
0   2.0      1     1.0
1   3.0      5     5.0
2   4.0      1     1.0
3   6.0      2     2.0
4   0.5      2     1.0

Answer 3

您可以通过列表理解来解决这个问题：

df['Result'] = [ df['count'][i] if df['test'][i]>1 else 
                 df['count'][i] * df['test'][i] 
                 for i in range(df.shape[0]) ]

如何在Pandas Data Frame中创建条件列，其中列值基于其他列

3 个答案: