Python Pandas:np.where在数据帧上具有多个条件

嗨，伙计们，我已经到处找过了，所以在谷歌上找不到类似的东西

我有一个数据框x（基本上由一行和300列组成）和另一个数据框y，它们的大小相同，但数据不同。我想修改x，使其为0，如果它与y有不同的符号，并且x本身不是0，否则保持原样。因此，这需要在多个条件下使用np.where。然而，我看到的多个条件示例都使用标量，当我使用相同的语法时，它似乎不起作用（最终将-一切-设置为零，没有错误）。我很担心隐藏在某处或其他地方的引用赋值问题（y是移位后的x，但据我所知，在这个代码上面没有上游问题），有什么想法吗

我尝试调试的代码是：

tradesmade[i:i+1] = np.where((sign(x) != sign(y)) & (sign(x) != 0), 0, x) 

它只返回一堆零。我也试过了

tradesmade[i:i+1][(sign(x) != sign(y)) * (sign(x) != 0)] = 0

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但这似乎也不起作用。我已经为此忙了几个小时，完全不知所措。请帮忙

当

y

元素等于零时，我不清楚您到底想做什么。。。无论如何，这个答案的关键点是“使用

np.logical{and，not，or，xor}

函数”

我认为，尽管以下公式与您的示例不同，但符合您的要求，但如果我错了，您应该能够结合不同的测试来实现您的要求

x = np.where(np.logical_or(x*y>0, y==0), x, 0)

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与@GBOFI的帖子类似，但根据我的理解，您的原始请求更加集中，请尝试：

x = np.where(np.logical_and((x*y) < 0, x != 0))

x=np.where（np.logical_和（（x*y）<0，x！=0））

或

x=np.其中（（x*y<0）和（x！=0）））

为什么要使用一行300列的数据帧而不是一系列的数据帧？哈，是的，我早该想到这个问题。实际上，我正在遍历该数据帧的>3000行，但是每个计算都取决于先前行的结果，因此一次只能遍历一行。我知道矢量化的重要性和速度，但优先考虑的是得到答案（我似乎也不成功…）子句

sign（x）！=0是不必要的。你花了很长时间才意识到我答案的绝对伟大，但最终你接受了…认真地说：谢谢你花时间回来，并勾选我的答案…哈哈，我当时不是一个非常活跃的用户，所以。因为我在回应你的评论时又这样做了。我想知道我们能坚持多久
x = np.where(((x*y) < 0) & (x != 0)))