熊猫-基于2列和一个单独的测试列创建2个新列

Question

我正在尝试根据另一列的值填充2个现有列中的2个新列。

逻辑是，给定正数，应分别从“方”和“方”字段填写买方和卖方。 如果金额为负，则情况会相反，并且买方是当事人而不是当事人，卖方是当事人。

我试图避免做一些迭代-我可以使用下面的表达式获取每个组件，但是，尝试将这些结果与concat，+，+ =，combin_first，fillna和update串联在一起之后，我在如何进行绘制上做了一个空白合并结果。

每次它们要么被覆盖（我怀疑是因为Pandas匹配列名而不是位置），或者我得到2个空列。

必须有一个很好的干净的pythonic方式来组合以下内容或类似内容？

df[['Buyer', 'Seller']] = df[df.amount > 0][['party', 'cparty']]
df[['Buyer', 'Seller']] = df[df.amount < 0][['cparty', 'party']]

Answer 1

也许您正在寻找np.where作为一个班轮，即

例如 ：

df = pd.DataFrame({'key': ['a','b','b','c','c'],'key2': ['a','d','d','e','e'],'key3': ['j','k','l','m','n'], 'x': [1,2,3,4,5]})

df[['new1','new2']] = pd.DataFrame(np.where(df['x']>2,(df['key3'],df['key2']),(df['key2'],df['key3'])).T)

   key key2 key3  x new1 new2
0   a    a    j  1    a    j
1   b    d    k  2    d    k
2   b    d    l  3    l    d
3   c    e    m  4    m    e
4   c    e    n  5    n    e

在你的情况下你可以做

df[['Buyer', 'Seller']] = pd.DataFrame(np.where(df.amount < 0,(df['cparty'],df['party']),(df['party'],df['cparty'])).T)