Используйте значение других столбцов, если условие выполнено Panda

Предполагая, что у меня есть следующая таблица:

+----+---+---+
| A  | B | C |
+----+---+---+
|  1 | 1 | 3 |
|  2 | 2 | 7 |
| 6  | 3 | 2 |
| -1 | 9 | 0 |
|  2 | 1 | 3 |
| -8 | 8 | 2 |
|  2 | 1 | 9 |
+----+---+---+

если значение столбца A отрицательное, обновите значение столбца B значением столбца C. если нет, ничего не делайте

Это желаемый результат:

+----+---+---+
| A  | B | C |
+----+---+---+
|  1 | 1 | 3 |
|  2 | 2 | 7 |
| 6  | 3 | 2 |
| -1 | 0 | 0 |
|  2 | 1 | 3 |
| -8 | 2 | 2 |
|  2 | 1 | 9 |
+----+---+---+

Я пробовал следующий код, но он не работает

#not working
result.loc(result["A"] < 0,result['B'] = result['C'].iloc[0])

df['B'].where(df.A.ge(0), df.C)

— 08.04.2019 19:18

Использование where правильно, но, возможно, это то, что вы пытались сделать: result.loc[result['A']<0,'B'] = result.loc[result['A']<0,'C']. Но, как вы можете ясно видеть, .where чище.

— 08.04.2019 19:21

python pandas

08.04.2019 19:12

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

результат.B[результат.A < 0] = результат.C

08.04.2019 19:20

Попробуй это:

df.loc[df['A'] < 0, 'B'] = df['C']

Хотя эта команда может ответить на вопрос, предоставление дополнительного контекста относительно того, почему и/или как этот код отвечает на вопрос, повышает его долгосрочную ценность. Как ответить

— 08.04.2019 19:41

08.04.2019 19:24