pandas數據幀中的條件列算法

Question

我有一個pandas數據幀，具有以下結構：

import numpy as np
import pandas as pd
myData = pd.DataFrame({'x': [1.2,2.4,5.3,2.3,4.1], 'y': [6.7,7.5,8.1,5.3,8.3], 'condition':[1,1,np.nan,np.nan,1],'calculation': [np.nan]*5})

print myData

   calculation  condition    x    y
0          NaN          1  1.2  6.7
1          NaN          1  2.4  7.5
2          NaN        NaN  5.3  8.1
3          NaN        NaN  2.3  5.3
4          NaN          1  4.1  8.3

我想根據'x'和'y'（例如x / y）中的值在'calculation'列中輸入一個值，但僅限於'condition'列包含NaN的那些單元格中（np.isnan（myData [ 'condition']）。最終的數據框應如下所示：

   calculation  condition    x    y
0          NaN          1  1.2  6.7
1          NaN          1  2.4  7.5
2        0.654        NaN  5.3  8.1
3        0.434        NaN  2.3  5.3
4          NaN          1  4.1  8.3

我很高興使用'for'循環依次單步執行每一行，然后使用'if'語句進行計算，但我擁有的實際數據幀非常大，我想在數組中進行計算 - 基於方式。 這可能嗎？ 我想我可以計算所有行的值，然后刪除我不想要的那些但是這似乎浪費了很多精力（NaN在數據幀中很少見），在某些情況下'condition'等於1 ，由於除零，無法進行計算。

提前致謝。

Answer 1

使用where並將條件傳遞給它，這將只在行符合條件的情況下執行計算：

In [117]:

myData['calculation'] = (myData['x']/myData['y']).where(myData['condition'].isnull())
myData
Out[117]:
   calculation  condition    x    y
0          NaN          1  1.2  6.7
1          NaN          1  2.4  7.5
2     0.654321        NaN  5.3  8.1
3     0.433962        NaN  2.3  5.3
4          NaN          1  4.1  8.3