Python 所选索引的反转符号

在我下面提到的指数数据中，收入为正值，而成本，即直接成本、人力、物资和其他运营成本，按照财务惯例为负值

如何转换数据，以便：

• 收入行保持不变
• 其他行的值将被反转，即乘以-1

用于所有需要的行：

样本：

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[-4,5,6],
                   'C':[7,-8,9],
                   'D':[1,3,-5],
                   'E':[5,-3,6],
                   'F':[-7,4,3]}, 
                   index=['Revenue', 'Direct Cost','Manpower'])

print (df)
             A  B  C  D  E  F
Revenue      1 -4  7  1  5 -7
Direct Cost  2  5 -8  3 -3  4
Manpower     3  6  9 -5  6  3

cols = df.index.difference(['Revenue'])
df.loc[cols] = df.loc[cols].mul(-1)
print (df)
             A  B  C  D  E  F
Revenue      1 -4  7  1  5 -7
Direct Cost -2 -5  8 -3  3 -4
Manpower    -3 -6 -9  5 -6 -3

另一个解决方案是使用+，为多个应用程序创建

Series

：

或更简单地用于通过掩码转换数组，包括：

使用@jezrael的设置

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[-4,5,6],
                   'C':[7,-8,9],
                   'D':[1,3,-5],
                   'E':[5,-3,6],
                   'F':[-7,4,3]}, 
                   index=['Revenue', 'Direct Cost','Manpower'])

从布尔数组构建

-1

/

+1

数组。直接对基础

值

数组进行操作。这是非常快的

当索引值为

Revenue

时，我们得到

True

，否则

False

。将其乘以

2

，当等于

Revenue

时，我们得到

2

，否则

0

。减去

1

，当

Revenue

时，我们得到

1

，否则

-1

。现在我们只需要将它乘以values数组中的每一列。我们使用numpy广播。为了进行广播，我们将

-1

和

1

的1d数组转换为

[：，None]

的nx1数组。现在我们可以将每一列相乘

df.values[:] *= ((df.index.values == 'Revenue') * 2 - 1)[:, None]
df

             A  B  C  D  E  F
Revenue      1 -4  7  1  5 -7
Direct Cost -2 -5  8 -3  3 -4
Manpower    -3 -6 -9  5 -6 -3

df = df.mul(np.where(df.index == 'Revenue', 1, -1), axis=0)
print (df)
             A  B  C  D  E  F
Revenue      1 -4  7  1  5 -7
Direct Cost -2 -5  8 -3  3 -4
Manpower    -3 -6 -9  5 -6 -3

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[-4,5,6],
                   'C':[7,-8,9],
                   'D':[1,3,-5],
                   'E':[5,-3,6],
                   'F':[-7,4,3]}, 
                   index=['Revenue', 'Direct Cost','Manpower'])

df.values[:] *= ((df.index.values == 'Revenue') * 2 - 1)[:, None]
df

             A  B  C  D  E  F
Revenue      1 -4  7  1  5 -7
Direct Cost -2 -5  8 -3  3 -4
Manpower    -3 -6 -9  5 -6 -3