根据另一列的条件创建熊猫列

Question

此表达式

df["column"].diff() != 0

给我熊猫系列的布尔值。我现在想要一列df["result"]，其中100中每个True值都有一个df["column"]值，每个False都有0。

我不明白为什么这行不通：

df["result"] = 100 if df["column"].diff() != 0 else 0

我知道我必须使用loc，但是从这里开始：

df.loc[df["column"].diff() != 0]

然后如何设置结果列？

Answer 1

此处最好按条件使用numpy.where来设置2个值，矢量化解法：

df["result"] = np.where(df["column"].diff() != 0, 100, 0)

您的代码：

df["result"] = 100 if df["column"].diff() != 0 else 0

不起作用，因为这里使用了1d数组（系列），所以不能使用标量解。

您还将获得：

  

ValueError：系列的真值不明确。使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）。

这意味着没有明确的含义，df["column"].diff() != 0的布尔数组的标量输出是什么。

更多信息在Using if/truth statements with pandas

中

Answer 2

也许您正在寻找这样的东西：

df.loc[df['column'].diff()!=0, 'Result'] = 100

在jezrael评论后编辑：

df['diff'] = df['column'].diff().fillna(0)
df.loc[df['diff'] != 0, 'Result'] = 100