在 dataframe 列上应用条件 pandas

Question

如果我有这样的 dataframe：

date          A             B            C
01.01.2003    01.01.2003   
02.01.2003
03.01.2003                03.01.2003
05.01.2003    05.01.2003
06.01.2003                06.01.2003
08.01.2003    08.01.2003  08.01.2003    08.01.2003

如果 A 列、B 列中的值 C 都相等，我想更改 我想删除 A 列和 B 列中的值，保留 C。所以 output

date          A             B            C
01.01.2003    01.01.2003   
02.01.2003
03.01.2003                03.01.2003
05.01.2003    05.01.2003
06.01.2003                06.01.2003
08.01.2003                             08.01.2003

我申请了 np.where 但错误说条件不适用于时间戳

np.where((df['A'] & df ['B'] == df['C]'),
           df['A'] & df['B], '')

谢谢你的领导

Answer 1

您可以使用pandas.DataFrame.loc和两个行选择条件，即 A=B 和 B=C，并将 [None] 分配给 A 和 B 字段。

df.loc[(df['A']==df['B']) & (df['B']==df['C']), ['A', 'B']] = [[None, None]]

Output

         date            A           B           C
0  01.01.2003  01.,01.2003        None        None
1  02.01.2003         None        None        None
2  03.01.2003         None  03.01.2003        None
3  05.01.2003   05.01.2003        None        None
4  06.01.2003         None  06.01.2003        None
5  08.01.2003         None        None  08.01.2003

在此处查看演示。

Answer 2

在all的帮助下使用boolean 索引：

df.loc[df[['A', 'B']].eq(df['C'], axis=0).all(axis=1), ['A', 'B']] = np.nan

Output：

         date           A           B           C
0  01.01.2003  01.01.2003        None        None
1  02.01.2003        None        None        None
2  03.01.2003         NaN  03.01.2003        None
3  05.01.2003  05.01.2003        None        None
4  06.01.2003         NaN  06.01.2003        None
5  08.01.2003         NaN         NaN  08.01.2003