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使用放置多个条件np.哪里关于蟒蛇熊猫?

pandas python

Yog · 技术社区 · 6 年前

我有以下数据帧:

load = pd.DataFrame({'A':list('abcdef'),
                   'B':[4,5,4,5,5,4],
                   'C':[7,8,9,4,2,0],
                   'D':[1,3,5,4,2,0],
                   'E':[5,3,6,9,2,4],
                   'F':list('aaabbb')})

我需要支票 b>c 哪里 c=d 两者都有 c,d!=0

输出

False
False
False
True
True
False

3 回复 | 直到 6 年前

giser_yugang 6 年前

尝试:

load['print'] = load.apply(lambda x:(x.B>x.C)&(x.C==x.D)&(x.C!=0)&(x.D!=0),axis=1)
   A  B  C  D  E  F  print
0  a  4  7  1  5  a  False
1  b  5  8  3  3  a  False
2  c  4  9  5  6  a  False
3  d  5  4  4  9  b   True
4  e  5  2  2  2  b   True
5  f  4  0  0  4  b  False

load['print'] = np.where((load.B>load.C)&(load.C==load.D)&(load.C!=0)&(load.D!=0),True, False)

jezrael 6 年前

& 对于 bitwise AND :

m = load.B.gt(load.C) & load.C.eq(load.D) & load[['C','D']].ne(0).any(axis=1)
#alternative
m = load.B.gt(load.C) & load.C.eq(load.D) & load['C'].ne(0) & load['D'].ne(0)

print (m)
0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
5    False
dtype: bool

numpy.where 获得相同的输出:

load['new'] = np.where(m, True, False)
print (load)
   A  B  C  D  E  F    new
0  a  4  7  1  5  a  False
1  b  5  8  3  3  a  False
2  c  4  9  5  6  a  False
3  d  5  4  4  9  b   True
4  e  5  2  2  2  b   True
5  f  4  0  0  4  b  False

如果需要按如下条件设置2个值,则使用此选项:

load['new'] = np.where(m, 10, 20)
print (load)
   A  B  C  D  E  F  new
0  a  4  7  1  5  a   20
1  b  5  8  3  3  a   20
2  c  4  9  5  6  a   20
3  d  5  4  4  9  b   10
4  e  5  2  2  2  b   10
5  f  4  0  0  4  b   20

性能

load = pd.concat([load] * 1000, ignore_index=True)

In [106]: %timeit load['print'] = load.apply(lambda x:(x.B>x.C)&(x.C==x.D)&(x.C!=0)&(x.D!=0),axis=1)
408 ms Â± 13.3 ms per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [107]: %timeit load['print'] = load.B.gt(load.C) & load.C.eq(load.D) & load['C'].ne(0) & load['D'].ne(0)
1.64 ms Â± 135 Âµs per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

jpp 6 年前

你可以用 np.logical_and.reduce

m1 = load['B'] > load['C']
m2 = load['C'] == load['D']
m3 = load['C'] != 0
m4 = load['D'] != 0

res = load[np.logical_and.reduce((m1, m2, m3, m4))]

print(res)

   A  B  C  D  E  F
3  d  5  4  4  9  b
4  e  5  2  2  2  b

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