只有在满足另一列的条件时，Pandas才对该列应用函数

llmtgqce 于 2022-12-16 发布在其他

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我有一个 Dataframe ：

df =  A. Cond Val
      1. True 0.8
      5. False 0.8
      2. False 0.6
      4. False 0.5

我想更新列'Val'的值，只在Cond为False且val大于0.55时将其截断为0.1。因此，新df将为：

df =  A. Cond Val
      1. True 0.8
      5. False 0.7
      2. False 0.5
      2. False 0.5

做这件事最好的方法是什么？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74811660/pandas-apply-function-on-column-only-if-condition-on-another-column-is-met

3条答案

按热度按时间

pvcm50d11#

将boolean indexing与DataFrame.loc配合使用，对于测试False值，将maks反转为~，并通过Series.gt链接另一个掩码：

df.loc[df['Val'].gt(0.55) & ~df['Cond'], 'Val'] -= 0.1
print (df)
    A.   Cond  Val
0  1.0   True  0.8
1  5.0  False  0.7
2  2.0  False  0.5
3  4.0  False  0.5

赞(0）回复(0）举报 2022-12-16

qnyhuwrf2#

使用具有两个条件和AND（&）的布尔索引：

df.loc[df['Val'].gt(0.55) & ~df['Cond'], 'Val'] -= 0.1

输出：

A.   Cond  Val
0  1.0   True  0.8
1  5.0  False  0.7
2  2.0  False  0.5
3  4.0  False  0.5

条件：

A.   Cond  Val  df['Val'].gt(0.55)  ~df['Cond']    AND
0  1.0   True  0.8                True        False  False
1  5.0  False  0.8                True         True   True
2  2.0  False  0.6                True         True   True
3  4.0  False  0.5               False         True  False

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nbewdwxp3#

使用布尔值的int值，这也可以工作：

df['val'] -= 0.1*(~df['cond'])*(df['val'] > 0.55)

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