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对数据帧列使用条件if/else逻辑

if-statement dataframe pandas python

Aaraeus · 技术社区 · 8 年前

pw2 看起来像这样,我有两列,pw1和pw2,它们是获胜的概率。我想执行一些条件逻辑来创建另一个名为 WINNER 基于 pw1 电源2

+-------------------------+-------------+-----------+-------------+
|          Name1          |     pw1     |   Name2   |     pw2     |
+-------------------------+-------------+-----------+-------------+
| Seaking                 | 0.517184213 | Lickitung | 0.189236181 |
| Ferrothorn              | 0.172510623 | Quagsire  | 0.260884258 |
| Thundurus Therian Forme | 0.772536272 | Hitmonlee | 0.694069408 |
| Flaaffy                 | 0.28681284  | NaN       | NaN         |
+-------------------------+-------------+-----------+-------------+

我想在函数中有条件地这样做,但我遇到了一些麻烦。

电源1 &燃气轮机; Name1
如果 &燃气轮机; Name2
如果 电源1 已填充但 电源2
如果 电源2 电源1 不是,用 姓名2

但是我的函数不起作用-出于某种原因,检查值是否为null不起作用。

def final_winner(df):
    # If PW1 is missing and PW2 is populated, Pokemon 1 wins
    if df['pw1'] = None and df['pw2'] != None:
        return df['Number1']
    # If it's the same thing but the other way around, Pokemon 2 wins
    elif df['pw2'] = None and df['pw1'] != None:
        return df['Number2']
    # If pw2 is greater than pw1, then Pokemon 2 wins
    elif df['pw2'] > df['pw1']:
        return df['Number2']
    else
        return df['Number1']

pw2['Winner'] = pw2.apply(final_winner, axis=1)

1 回复 | 直到 8 年前

rafaelc 8 年前

不要使用 apply ,非常慢。使用 np.where

pw2 = df.pw2.fillna(-np.inf)
df['winner'] = np.where(df.pw1 > pw2, df.Name1, df.Name2)

一次 NaN 他总是输,我可以 fillna() -np.inf

看看你的代码,我们可以指出几个问题。首先,你在比较 df['pw1'] = None ,这是用于比较的无效python语法。你通常想用 == 接线员。但是,对于 None ,建议使用 is ,例如 if variable is None: (...) pandas/numpy 环境中,实际上有多个空值( , , NaT 等)。

因此,最好使用 pd.isnull() df.isnull()

仅举个例子,您的代码应该是这样的:

def final_winner(df):
    if pd.isnull(df['pw1']) and not pd.isnull(df['pw2']):
        return df['Name1']
    elif pd.isnull(df['pw2']) and not pd.isnull(df['pw1']):
        return df['Name1']
    elif df['pw2'] > df['pw1']:
        return df['Name2']
    else:
        return df['Name1']

df['winner'] = df.apply(final_winner, axis=1)

但同样,一定要使用 np.哪里

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