Python 使用 np.where 基于多列的熊猫多个条件
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原文地址: http://stackoverflow.com/questions/36603018/
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pandas multiple conditions based on multiple columns using np.where
提问by Robert
I am trying to color points of an pandas dataframe dependend on TWO conditions. Example:
我正在尝试根据两个条件对熊猫数据框的点进行着色。例子：
If value of col1 > a (float) AND value of col2- value of col3 < b (float), then value of col 4 = string, else: other string.
如果 col1 的值 > a (float) AND col2 的值- col3 < b (float) 的值，则 col 4 的值 = 字符串，否则：其他字符串。
I have tried so many different ways now and everything I found online was only depending on one condition.
我现在尝试了很多不同的方法，我在网上找到的一切都只取决于一种条件。
My example code always raises the Error: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
我的示例代码总是引发错误：系列的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。
Here's the code. Tried several variations without success.
这是代码。尝试了几种变体，但没有成功。
df = pd.DataFrame()
df['A'] = range(10)
df['B'] = range(11,21,1)
df['C'] = range(20,10,-1)
borderE = 3.
ex = 0.
#print df
df['color'] = np.where(all([df.A < borderE, df.B - df.C < ex]), 'r', 'b')
Btw: I understand, what it says but not how to handle it... Thanks in advance!
顺便说一句：我明白，它说的是什么，但不知道如何处理它......提前致谢！
回答by Alexander
Selection criteria uses Boolean indexing:
选择标准使用布尔索引：
df['color'] = np.where(((df.A < borderE) & ((df.B - df.C) < ex)), 'r', 'b')
>>> df
A B C color
0 0 11 20 r
1 1 12 19 r
2 2 13 18 r
3 3 14 17 b
4 4 15 16 b
5 5 16 15 b
6 6 17 14 b
7 7 18 13 b
8 8 19 12 b
9 9 20 11 b
回答by Sam
wrap the IF in a function and apply it:
将 IF 包装在一个函数中并应用它：
def color(row):
borderE = 3.
ex = 0.
if (row.A > borderE) and( row.B - row.C < ex) :
return "somestring"
else:
return "otherstring"
df.loc[:, 'color'] = df.apply(color, axis = 1)
Yields:
产量：
A B C color
0 0 11 20 otherstring
1 1 12 19 otherstring
2 2 13 18 otherstring
3 3 14 17 otherstring
4 4 15 16 somestring
5 5 16 15 otherstring
6 6 17 14 otherstring
7 7 18 13 otherstring
8 8 19 12 otherstring
9 9 20 11 otherstring
