等效于 Python 中 R 的 ifelse

Question

我是 Python 的新手，如果这是一个基本问题，请原谅我。 我正在将我的 R 代码转换为 Python。 我尝试使用来自其他两个变量的数据创建新变量。 在 R 我会做以下事情：

df$new_col <- ifelse(is.na(df$col1) & is.na(df$col2), 99,
                ifelse(is.na(df$col1) & !is.na(df$col2), df$col2,
                      ifelse(is.na(df$col2) & !is.na(df$col1), df$col1,
                            ifelse(df$col2 > df$col1, df$col1,
                                  ifelse(df$col2 < df$col1, df$col2,
                                        ifelse(df$col1==df$col2, df$col2, "Error in coding"))))))

我在类似问题的答案中看到了下面的一些代码，当我只有一个条件时有效，但当它更复杂时我无法让它工作。

df['new_col'] = np.where(df['col1'].isnull() and df['col2'].isnull(), x, y)

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

您可以将列表理解与 function 一起使用。

a = [np.nan,1,2,3]
b = [np.nan,-1,5,np.nan]

def build_list(a_i, b_i):
  
  if np.isnan(a_i) and np.isnan(b_i):
    return 99
  elif np.isnan(a_i) and ~np.isnan(b_i):
    return b_i
  elif ~np.isnan(a_i) and np.isnan(b_i):
    return a_i
  elif a_i > b_i:
    return a_i
  elif a_i < b_i:
    return b_i
  else:
    return "Error in coding"

[build_list(item[0], item[1]) for item in zip(a, b)]

[99, 1.0, 5.0, 3.0]

这是您将其合并到 pandas 中的方法（assign 正在执行 dplyr 的 mutate 工作）

import pandas as pd

example_df = pd.DataFrame({'a':a, 'b':b})

example_df.assign(c = lambda df: [build_list(item[0], item[1]) for item in zip(df['a'], df['b'])] )

由此产生的 dataframe -

     a    b     c
0  NaN  NaN  99.0
1  1.0 -1.0   1.0
2  2.0  5.0   5.0
3  3.0  NaN   3.0