Python 将if-then语句应用于多个列,并输出到新的列
我试图在多个列上应用if-then语句,然后将if-then语句的结果输出到新的列。我的数据如下所示:Python 将if-then语句应用于多个列,并输出到新的列,python,pandas,Python,Pandas,我试图在多个列上应用if-then语句,然后将if-then语句的结果输出到新的列。我的数据如下所示: AtoB BtoC CtoD 240 600 1000 -30 540 540 50 -50 0 0 0 -10 我期望的输出是: AtoB_C BtoC_C CtoD_C C C C
AtoB BtoC CtoD
240 600 1000
-30 540 540
50 -50 0
0 0 -10
我期望的输出是:
AtoB_C BtoC_C CtoD_C
C C C
E C C
C E S
S S E
其思想是if-then语句的结果存储在这些新变量中,原始变量仍然存在。要评估的变量在“结果”列表中,输出变量(目前没有任何内容)在“结果正确”列表中。我的代码是:
Result = ['AtoB','BtoC','CtoD']
Result_Correct = ['AtoB_C','BtoC_C','CtoD_C']
for row in DF[Result]:
if row > 0:
[Result_Correct].append('c')
elif row == 0:
[Result_Correct].append('s')
else:
[Result_Correct].append('e')
DF[Result_Correct] = [Result_Correct]
当我尝试运行此命令时,会收到消息“'>”在'str'和'int'实例之间不受支持。我怎样才能做到这一点?谢谢 您可以将double与数据帧
构造函数一起使用:
Result = ['AtoB','BtoC','CtoD']
#new column names
Result_Correct = ['AtoB_C','BtoC_C','CtoD_C']
#filter coumns by list Result if necessary
df = df[Result]
df = pd.DataFrame(np.where(df>0, 'C',
np.where(df==0, 'S', 'E')), index=df.index, columns=Result_Correct)
print (df)
AtoB_C BtoC_C CtoD_C
0 C C C
1 E C C
2 C E S
3 S S E
另一个解决方案:
Result = ['AtoB','BtoC','CtoD']
Result_Correct = ['AtoB_C','BtoC_C','CtoD_C']
df = df[Result]
d = {1:'C', 0:'S', -1:'E'}
df = pd.DataFrame(np.sign(df.values), index=df.index, columns=Result_Correct).replace(d)
print (df)
AtoB_C BtoC_C CtoD_C
0 C C C
1 E C C
2 C E S
3 S S E
它使用函数,然后通过dict
:
print (np.sign(df.values))
[[ 1 1 1]
[-1 1 1]
[ 1 -1 0]
[ 0 0 -1]]
编辑:
如果获得:
在'str'和'int'的实例之间不支持'>'
这意味着某些int值是字符串,然后使用:
df = df.astype(float)
或者还有另一个问题,一些糟糕的非数值。然后需要ror将这些值替换为NaN
s,然后用一些标量替换它们,如0
:
这正是我想做的,非常有帮助。感谢您添加有关错误的部分。谢谢
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0)