在熊猫数据帧系列上应用基于条件的函数

Question

我是熊猫的新手

我的数据框：

df

A            B
first        True 
second       False
third        False
fourth       True
fifth        False

期望输出

A            B          C
first        True       en
second       False      
third        False
fourth       True       en
fifth        False

仅当B列为True时，我才尝试将函数应用于列C 。

我用什么

if (df['B'] == True)):
    df['C'] = df['A'].apply(
        lambda x: TextBlob(x).detect_language())

但我收到一个错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我试过的

df['B'].bool()
df['B'] is True
df['B'] == 'True'

但是错误仍然存​​在，不确定我将如何形成一个声明，说“仅当 B 列为真”时。

谢谢你的建议。

Answer 1

如果在apply仅处理具有True s 的行之前，需要为没有匹配的行过滤行的缺失值：

df['C'] = df.loc[df['B'], 'A'].apply(lambda x: TextBlob(x).detect_language())
print (df)
        A      B    C
0   first   True   en
1  second  False  NaN
2   third  False  NaN
3  fourth   True   en
4   fifth  False  NaN

或者如果需要非匹配值的空字符串，但apply处理所有列：

df['C'] = np.where(df['B'], df['A'].apply(lambda x: TextBlob(x).detect_language()), '')
print (df)
        A      B   C
0   first   True  en
1  second  False    
2   third  False    
3  fourth   True  en
4   fifth  False