Pandas 將滿足大於和小於條件的列的值倍數

Question

如何使用 pandas 對滿足大於和小於條件的列的值進行倍增？

df['res'] = ((df['value']<=3) & (df['value']>=1)) * 1.5 *df['value']

df['res'] = ((df['value']<=7) & (df['value']>=4)) * 1.3 *df['value']

以上是我嘗試過的。 但是，我不斷收到消息：

試圖在 DataFrame 的切片副本上設置值。 嘗試改用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value"

當我嘗試超過 2 個條件時，“res”變為 0。

以下是我希望實現的目標：

value    res
2        3
6        7.8

Answer 1

您混淆了兩種對象：掩碼，即 boolean 系列，以及 dataframe 的原始列，即具有數值的系列。
這應該可以解決問題：

mask1 = (df['value']<=3) & (df['value']>=1)
mask2 = (df['value']<=7) & (df['value']>=4)
df.loc[mask1, 'res'] = df['value'] * 1.5
df.loc[mask2, 'res'] = df['value'] * 1.3
print(df)

   value  res
0      2  3.0
2      6  7.8

Answer 2

您可以使用以下方法獲得范圍：

df['res'] = df['value'].between(1, 3, inclusive=True)

這里 inclusive 決定是否應包括端點。

Answer 3

我建議使用.between方法來創建這樣的掩碼，即：

df.loc[df['value'].between(1,3), 'res'] = df[ df['value'].between(1,3), 'value'] * 1.5
df.loc[df['value'].between(4,7), 'res'] = df[ df['value'].between(4,7), 'value'] * 1.3

或者，您也可以使用np.where function，它充當 if-else：

df['res'] = np.where(df['value'].between(1,3), 
                     df['value'] * 1.5,
                     np.where(df['value'].between(4,7),
                              df['value'] * 1.3,
                              df['value']))