Python 跨列显示Lambda或/和语句

我正在尝试创建一个新的列[Check]，查看我的[Color]列和[Size]列，说明如果颜色为蓝色且大小大于50，则该列应为所有者，否则留空

如果颜色=蓝色&大小>50，则[Owner]否则为空

我有以下资料：

df['Check'] = df['Color'].apply(lambda x,y: df['Owner'] if (x == 'Blue') & (y > 50) else null)

我不知道如何告诉apply函数将颜色包含为x，大小包含为y。然后，对于lambda公式中的OR/And语句，这是否与过滤dataeframe相同？

这是否有效（不使用

lambda

-函数）：

我已经试过了

df = pd.DataFrame([['Blue', 25, 'Owner1'],
                   ['Blue', 55, 'Owner2'],
                   ['Green', 100, 'Owner3']],
                  columns=['Color', 'Size', 'Owner'])

得到了如下结果

   Color  Size   Owner   Check
0   Blue    25  Owner1     NaN
1   Blue    55  Owner2  Owner2
2  Green   100  Owner3     NaN

（使用

apply

时，

lambda

-函数只能接受一个参数。）

---

说明：

（df['Color']=='Blue'）

和

（df['Size']>50）

根据条件创建带有

True

/

False

值的系列（您可以打印它们）。这两个序列由逻辑的

和
（使用
&
）组合成一个新的序列，也包含
真值
/
假值
值（现在根据
和
-组合条件）。最后，列
df['Owner']
获取序列，并保留序列中具有
True
als值的所有行，并用
NaN
填充其余行。您可以在列上使用
apply
，但也可以在数据帧本身上使用它。如果使用数据帧，则需要提供一个轴（行或列）

f=lambda行：行['Owner']如果（行['Color']='Blue'）和（行['Size']>50）否则为空

df['Check']=df.apply（f，axis=1）
我以前没见过那种格式。。。你能解释一下这是怎么回事吗？@RCarmody我试过了（见编辑）。我一直认为这是做这些事情的标准方法…谢谢！这样的解释更有意义。。。谢谢你的帮助！现在我学到了一些新东西！不过，我尽量减少lambda的使用。但是您可能不想使用
null
，而是想使用
np.NaN
或
None
？
   Color  Size   Owner   Check
0   Blue    25  Owner1     NaN
1   Blue    55  Owner2  Owner2
2  Green   100  Owner3     NaN