Python 带if-else的lamba函数

我有一个数据框，看起来像：

A   B   C   D   SUM 
2   5   -4  12  15

我试着跑：

df.apply((lambda x: x / x.sum() if x/x.sum() >= 0 else None), axis=1).fillna(0)

若要获得，若单元格总数相同，则计算x/total:

A         B     C   D
2/15    5/15    0   12/15

我得到：

'The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

如何改进代码

你把事情搞混了。它们是不同的方法：一种是对系列进行操作，对每个元素进行操作；另一个沿轴在数据帧上运行。在后一种情况下，沿

轴=1

表示每行按顺序馈送到函数

因为这些

apply

方法（两个版本）都是隐蔽的循环，所以在每次按列

lambda

调用之后，数据帧都会发生变化。因此，您需要使用数据帧的副本：

df2 = df.copy()

for col in df.columns[:-1]:
    df2[col] = df.iloc[:, :-1].apply(lambda x: x[col] / x.sum() if x[col]/x.sum() >= 0 \
                                     else None, axis=1).fillna(0)

print(df2)

          A         B  C    D  SUM
0  0.133333  0.333333  0  0.8   15

然而，这一切都是非常低效的。我们没有使用底层的NumPy数组。相反，您可以使用矢量化操作：

res = df.iloc[:, :-1].div(df.iloc[:, :-1].sum(1), axis=0)
res.mask(res < 0, 0, inplace=True)

print(res)

          A         B    C    D
0  0.133333  0.333333  0.0  0.8

res=df.iloc[：，：-1].div（df.iloc[：，：-1].sum（1），axis=0）
res.mask（res<0,0，原地=真）
打印（res）
A、B、C、D
0  0.133333  0.333333  0.0  0.8

什么是

x/x.sum（）

应该返回的？为什么不检查一个数字是否为负数

x/x.sum（）

只有在

x<0

或

x.sum（）<0

时才会为负值？您甚至不需要

lambda

函数。您可以用

None

替换数据帧中的所有负值，并将总和<0的行设置为

None

。x/x.sum（）是：单元格中的值除以行中所有单元格中的值之和。这与

if/else

或

lambda

无关，但一系列的值应该如何被视为布尔值，“如果单元格在总数上相同”是什么意思呢？