Python 如果A列中有1，则使用同一行中B列的值

我有两列，

BinaryCol

，正如您可能猜到的，它是0s和1s，以及

OnsetTime

，范围从0到294。我想创建一个新列，该列仅包含

OnsetTime

值，用于

BinaryCol

=1的行

我目前有：

df['Test'] = df['BinaryCol'].apply(lambda row: ['OnsetTime'] if row['BinaryCol'] > 0 else 0, axis=1)

---

但是它不起作用。

您可以使用

numpy

的

where

：

df['Test'] = np.where(df['BinaryCol'], df['OnsetTime'], np.NaN)

---

df['BinaryCol']

是条件，

df['OnsetTime']

是条件为

True

时的值，

np.NaN

是条件为

False

时的值

您可以使用

numpy

's

其中

:

df['Test'] = np.where(df['BinaryCol'], df['OnsetTime'], np.NaN)

---

df['BinaryCol']

是条件，

df['OnsetTime']

是条件为

True

时的值，

np.NaN

是条件为

False

时的值，只需做两列的乘积即可

df['Test'] = df['OnsetTime'] * df['BinaryCol']

---

只需做两列的乘积

df['Test'] = df['OnsetTime'] * df['BinaryCol']

---

您需要将函数应用于数据帧，而不是系列

    df['Test'] = df.apply(lambda row: (row['OnsetTime'] if row['BinaryCol'] == 1 else 0), axis = 1)

---

您需要将函数应用于数据帧，而不是系列

    df['Test'] = df.apply(lambda row: (row['OnsetTime'] if row['BinaryCol'] == 1 else 0), axis = 1)