Python 根据另一列的条件应用

我希望根据另一列中的条件调整一列的值

我使用的是np.busday\u count，但我不希望周末值表现得像周一（周六到周二有1个工作日，我希望是2个）

样本：

            dayofweek   dispatch_working_days
    43159   1.0 3
    48144   3.0 3
    45251   6.0 1
    49193   3.0 0
    42470   3.0 1
    47874   6.0 1
    44500   3.0 1
    43031   6.0 3
    43193   0.0 4
    43591   6.0 3

预期成果：

        dayofweek   dispatch_working_days
43159   1.0 3
48144   3.0 3
45251   6.0 2
49193   3.0 0
42470   3.0 1
47874   6.0 2
44500   3.0 1
43031   6.0 2
43193   0.0 4
43591   6.0 4

目前，我正在使用这个for循环将一个工作日添加到周六和周日值中。太慢了

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我可以用矢量化来加快速度吗。我尝试了使用.apply，但没有效果。

我很确定这是可行的，但还有更优化的实现：

def adjust_dispatch(df_line):
    if df_line['dayofweek'] >= 5:
        return df_line['dispatch_working_days'] + 1
    else:
        return df_line['dispatch_working_days']         

df['dispatch_working_days'] = df.apply(adjust_dispatch, axis=1)

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中的

可以用该行替换代码：

或者您可以使用

numpy.where

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你能发布你想看到的结果吗？是的，在中添加了它。基本上，任何一行等于5或6的dayofweek都需要将dispatch_working_days的值增加+1。我认为这行代码可以给你一些加速：

dispdf=df.dropna（子集=['dispatched_at'，'Selled_at']）

dispdf[“dispatch_working_days”]=np.busday_计数（dispdf.Selled_at.values.ast.astType（'datetime64[D]），dispdf.dispatched_at.values.astype（'datetime64[D]'））

def adjust_dispatch(df_line):
    if df_line['dayofweek'] >= 5:
        return df_line['dispatch_working_days'] + 1
    else:
        return df_line['dispatch_working_days']         

df['dispatch_working_days'] = df.apply(adjust_dispatch, axis=1)

dispdf.loc[dispdf.dayofweek>5,'dispatch_working_days']+=1