моя цель - добавить столбец в фрейм данных на основе условия, которое учитывает значения из других столбцов.
Я создал простой пример, который генерирует ту же ошибку:
numbers = {'A': [1,2,3,4,5], "B":[2,4,3,3,2]}
df = pd.DataFrame(numbers)
if df.A - df.B > 0:
df["C"] = df.B*5
else: df["C"] = 0
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
Я уверен, что решение простое, но я новичок. Спасибо за поддержку.
c = []
for lab, row in df.iterrows():
curr = 0
if row['A'] > row['B']:
curr = row['B'] * 5
c.append(curr)
df['C'] = c
Вы можете сделать это:
df["C"] = df.A - df.B
# First turns negative values into 0s
df["C"].mask(df["C"] <= 0, 0, inplace=True)
# Then changes the value as needed if C > 0.
df["C"].mask(df["C"] > 0, df["B"]*5, inplace=True)
@swordlordswamplord К сожалению, неправильно прочитал вопрос, спасибо, что указали на него! Исправлен мой ответ сейчас. Однако ваш ответ намного компактнее, я определенно предпочитаю ваш.
#Import pandas module
import pandas as pd
#Lists of data
list_A = [1,2,3,4,5]
list_B = [2,4,3,3,2]
#Define a dictionary containing lists of data
dictionary = {'A': list_A,
'B': list_B}
#Convert the dictionary into DataFrame
data = pd.DataFrame(dictionary)
data
#New list
data_diff = data.A - data.B
new_list=[]
for i in data_diff:
if i > 0:
new_list.append(i*5)
else:
new_list.append(0)
#New dataframe
new_dictionary = {'A': [1,2,3,4,5],
'B': [2,4,3,3,2],
'C': new_list}
new_data=pd.DataFrame(new_dictionary)
new_data
Пара замечаний: это моя очень простая версия. Наверняка есть много других, более умных и более «питоновских» версий. Наконец, я думаю, что веб-сайт учебных пособий это может вам помочь.
Вы можете использовать where
numpy:
df["C"] = np.where(df["A"] > df["B"], df["B"]*5, 0)
но что, если он хочет, чтобы значение было равно df['B'] * 5 вместо разницы, умноженной на 5?