Python 基于if语句和其他列的新Dataframe列

我正在使用以下数据帧，称为df_atr_check：

Symbol  Average Price   ATR Quantity
SBUX          56          2       100
AAPL         150          3      -200
GOOG         700          4       300

我试图在我的数据框中创建一个名为“Mental Stop”的新列

条件非常简单： 如果数量大于0，则心理停止值将为“平均价格”-“ATR”，否则将为“平均价格”+“ATR”

我试图在这里使用Lambda函数，但是，它不会为我返回值。请让我知道我做错了什么

df_atr_check["Mental Stop"] = lambda x: (df_atr_check["Average Price"] - df_atr_check["ATR Multiple"]) if df_atr_check["Quantity"] > 0 else (df_atr_check["Average Price"] + df_atr_check["ATR Multiple"])

谢谢，

我想出来了

我真傻。无论如何谢谢你

    df_atr_check["Mental Stop"] = df_atr_check.transform(lambda x: (x["Average Price"] - x["ATR Multiple"]) \
    if x["Quantity"] > 0 else (x["Average Price"] + x["ATR Multiple"]), axis=1)

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如果if条件不太复杂，列表理解对于这种情况可能非常有用。Lamdas将达到同样的目的，但列表理解更容易阅读（在我看来）

试试这个

df_atr_check['Mental Stop'] = [x - y if z > 0 else x + y for x,y,z in zip(df_atr_check['Average Price'], df_atr_check['ATR Multiple'], df_atr_check['Quantity'])]

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如果您只想获得该功能，则可以不使用lambda。例如：df_atr_check[“心理停止”]=df_atr_check[“平均价格”]+（1-2*（df_atr_check[“数量”]>0））*df_atr_check[“atr倍数”]True强制为1，False强制为0，因此（1-2*（df_atr_check[“数量”]>0）在数量大于0时计算为-1，在数量大于0时计算为1