我需要在 pandas DataFrame 中創建一個新列，該列計算為 DataFrame 中 2 個現有列的比率。但是，比率計算中的分母將根據在 DataFrame 的另一列中找到的字符串值而變化。例子。示例數據集：import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'hand' : ['left','left','both','both'],
'exp_force' : [25,28,82,84],
'left_max' : [38,38,38,38],
'both_max' : [90,90,90,90]})我需要df['ratio']根據 的條件創建一個新的 DataFrame 列df['hand']。如果df['hand']=='left'那么df['ratio'] = df['exp_force'] / df['left_max']如果df['hand']=='both'那么df['ratio'] = df['exp_force'] / df['both_max']
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收到一只叮咚
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您可以使用np.where()：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'hand' : ['left','left','both','both'],
'exp_force' : [25,28,82,84],
'left_max' : [38,38,38,38],
'both_max' : [90,90,90,90]})
df['ratio'] = np.where((df['hand']=='left'), df['exp_force'] / df['left_max'], df['exp_force'] / df['both_max'])
df
Out[42]:
hand exp_force left_max both_max ratio
0 left 25 38 90 0.657895
1 left 28 38 90 0.736842
2 both 82 38 90 0.911111
3 both 84 38 90 0.933333
或者，在現實生活中，如果您有很多條件和結果，那么您可以使用np.select()，這樣您就不必np.where()像我在舊代碼中所做的那樣不斷重復您的語句。最好np.select在這些情況下使用：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'hand' : ['left','left','both','both'],
'exp_force' : [25,28,82,84],
'left_max' : [38,38,38,38],
'both_max' : [90,90,90,90]})
c1 = (df['hand']=='left')
c2 = (df['hand']=='both')
r1 = df['exp_force'] / df['left_max']
r2 = df['exp_force'] / df['both_max']
conditions = [c1,c2]
results = [r1,r2]
df['ratio'] = np.select(conditions,results)
df
Out[430]:
hand exp_force left_max both_max ratio
0 left 25 38 90 0.657895
1 left 28 38 90 0.736842
2 both 82 38 90 0.911111
3 both 84 38 90 0.933333
素胚勾勒不出你
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枚舉
for i,e in enumerate(df['hand']):
if e == 'left':
df.at[i,'ratio'] = df.at[i,'exp_force'] / df.at[i,'left_max']
if e == 'both':
df.at[i,'ratio'] = df.at[i,'exp_force'] / df.at[i,'both_max']
df
輸出：
hand exp_force left_max both_max ratio
0 left 25 38 90 0.657895
1 left 28 38 90 0.736842
2 both 82 38 90 0.911111
3 both 84 38 90 0.933333
慕的地6264312
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您可以使用apply()數據框的方法：
df['ratio'] = df.apply(
lambda x: x['exp_force'] / x['left_max'] if x['hand']=='left' else x['exp_force'] / x['both_max'],
axis=1
)
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