按条件更改和交换行和列中的值

Question

我有以下 pandas dataframe：

我想检查'A start'列中的值是否为负。 如果是这样，则交换'start'和'end'列以及'A start' 'A start'和'A end'列中的值。 所以结果应该是：

我试图用where解决它，但它不起作用。

df[['A start','A end']] = df[['A end','A start']].where(df['A start'] < 0 , df[['A start','A end']].values)

我正在使用 Python 3.8。

非常感谢您的帮助。

PS：论坛中的现有问题：

What is correct syntax to swap column values for selected rows in a pandas data frame using just one line?

不幸的是没有帮助。

Answer 1

如果 A 起始值小于零，则此代码在起始列和结束列之间排列值：

for i, row in df.iterrows():
    if row['A start'] < 0:
        start_value = row['start']
        end_value = row['end']
        df.iloc[i, df.columns.get_loc('start')] = end_value
        df.iloc[i, df.columns.get_loc('end')] = start_value

i是索引， row是具有列值的字典。

Answer 2

尽管循环在数据帧中并不是很有效，但我认为您可以执行以下操作：将原始值保存到变量中并使用“df.at”更新值

for index, row in df.iterrows():
if row['A start'] < 0:
    orig_start = row['start']
    orig_end = row['end']

    orig_A_start = row['A start']
    orig_A_end = row['A end']

    df.at[index, 'start'] = orig_end
    df.at[index, 'end'] = orig_start

    df.at[index, 'A start'] = orig_A_end
    df.at[index, 'A end'] = orig_A_start

Answer 3

假设两者中的一个总是负数，它就像按最大/最小排序一样简单

df[['A start','A end']] = df[['A start','A end']].agg([max,min],axis=1)

Answer 4

做这个：

import numpy as np
df3 = pd.read_csv(r"c:/users/k_sego/perce.csv",sep=";")

这使

  Start   end   A Start   A end
0      1     4       234    -654
1      5     6      -475     312
2      7     8      -765     987
3      2     9       113    -553

并重组

df3['A Start'],df3['A end']=np.where(df3['A Start']< 0,(df3['A end'],df3['A Start']),(df3['A Start'],df3['A end']))

返回

  Start   end   A Start   A end
0      1     4       234    -654
1      5     6       312    -475
2      7     8       987    -765
3      2     9       113    -553

Answer 5

df[['start','end']] = df[['end','start']].where(df['A start'] < 0 , df[['start','end']].values) 

df[['A start','A end']] = df[['A end','A start']].where(df['A start'] < 0 , df[['A start','A end']].values)