[熊貓]基於if語句分配新列的方法

Question

我知道Assign可以幫助基於lambda函數創建/更改一列，如下所示：

df.assign(c = lambda x: x.sum())

但是，如果我想使語句內聯而不是在操作之外單獨進行處理，則無法找到使用if語句執行此操作的方法。

是否可以在不執行操作之外的任何其他操作的情況下實現此目的：

df.assign(c = lambda x: x.num_col.sum() if x.num_col > 0)

上面的命令返回“ SyntaxError ：無效語法”

Answer 1

IIUC您可以通過以下方式進行操作：

數據：

In [6]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),columns=list('ab'))

In [7]: df
Out[7]:
          a         b
0  0.493970  1.095644
1  0.128510 -0.542144
2  0.136247 -0.544499
3 -0.540835 -0.100574
4  0.052725 -0.164856
5 -1.201619  1.578153
6  1.921872  0.505875
7 -2.519725  0.282050
8 -1.581868 -0.240352
9 -0.071207 -1.366953

In [8]: df.iloc[:6]
Out[8]:
          a         b
0  0.493970  1.095644
1  0.128510 -0.542144
2  0.136247 -0.544499
3 -0.540835 -0.100574
4  0.052725 -0.164856
5 -1.201619  1.578153
6  1.921872  0.505875

讓我們在索引的a列中找到一個正值的總和： [0:6] ：

In [9]: df.iloc[:6].query('a > 0').a.sum()
Out[9]: 2.733322288547374

解：

In [10]: df.iloc[:6].assign(c=lambda x: x.query('a > 0').a.sum())
Out[10]:
          a         b         c
0  0.493970  1.095644  2.733322
1  0.128510 -0.542144  2.733322
2  0.136247 -0.544499  2.733322
3 -0.540835 -0.100574  2.733322
4  0.052725 -0.164856  2.733322
5 -1.201619  1.578153  2.733322
6  1.921872  0.505875  2.733322

與重命名的列相同：

In [11]: df.iloc[:6].rename(columns={'a':'AAA', 'b':'BBB'}).assign(c=lambda x: x.query('AAA > 0').AAA.sum())
Out[11]:
        AAA       BBB         c
0  0.493970  1.095644  2.733322
1  0.128510 -0.542144  2.733322
2  0.136247 -0.544499  2.733322
3 -0.540835 -0.100574  2.733322
4  0.052725 -0.164856  2.733322
5 -1.201619  1.578153  2.733322
6  1.921872  0.505875  2.733322

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更新：從Pandas 0.20.1開始， 不建議使用.ix索引器，而建議使用更嚴格的.iloc和.loc索引器 。

Answer 2

語法無效，因為您使用的是三元條件，但僅使用前半部分。

三元條件允許您編寫如下if語句：

a = 1 if b > 0 else 0

在您的情況下，您可以編寫如下內容：

df = (
  df
  .assign(c = lambda x: x.num_col.sum() if x.num_col > 0 else 0)
)

請注意，最后添加else 0 。