Pandas Dataframe逐行填充新列

Question

我试图在Pandas Dataframe上执行逐行操作，如下所示：

df = pd.DataFrame(columns=['Product', 'Price', 'Buy', 'Sell'])
df.loc[len(df.index)] = ["Apple", 1.50, 3, 2]
df.loc[len(df.index)] = ["Banana", 0.75, -8, 4]
df.loc[len(df.index)] = ["Carrot", 2.00, -6, -3]
df.loc[len(df.index)] = ["Blueberry", 0.05, 5, 6]

基本上我想创建一个新的列“比率”，它将价格/买入或价格/卖出分开，具体取决于哪个（买入）或者卖出（卖出）更大。 我不确定怎么做...我会使用apply函数吗？

谢谢！

Answer 1

您可以直接使用列索引（ http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html ）来比较和过滤比率。

buy_ratio = (abs(df["Buy"])  > abs(df["Sell"])) * df["Price"] / df["Buy"]
sell_ratio = (abs(df["Buy"])  <= abs(df["Sell"])) * df["Price"] / df["Sell"]
df["Ratio"] = buy_ratio + sell_ratio

在这种情况下，

1. 条件(abs(df["Buy"]) > abs(df["Sell"]))给出0/1值列，具体取决于买入或卖出是否更大。 您将该列乘以Price / Buy。 如果卖出价格很高，则乘法将为零。
2. 执行Sell的对称操作
3. 最后，将它们一起添加并使用索引直接设置名为“Ratio”的列。

编辑

以下是使用apply的解决方案 - 首先定义一个在DataFrame的行中运行的函数。

def f(row):
  if abs(row["Buy"]) > abs(row["Sell"]):
    return row["Price"] / row["Buy"]
  else:
    return row["Price"] / row["Sell"]

最后，使用apply设置Ratio列。

df["Ratio"] = df.apply(f, axis=1)

Answer 2

这样的事情怎么样？ 仔细检查逻辑。

df['Ratio'] = df.apply(
    lambda x: (x.Price / x.Sell) if abs(x.Buy) < abs(x.Sell) else (x.Price / x.Buy),
    axis=1)