我正在嘗試創建一個新列 [Check]，它查看我的 [Color] 列和 [Size] 列，說明如果顏色為藍色且大小大于 50，則該列應該是所有者，否則保留它空白的。IF 顏色 = 藍色且尺寸 > 50，則 [所有者] ELSE null我有以下內容：df['Check'] = df['Color'].apply(lambda x,y: df['Owner'] if (x == 'Blue') & (y > 50) else null)我不知道該怎么做，告訴 apply 函數將 Color 作為 x，將 Size 作為 y。然后，對于 lambda 公式中的 OR/AND 語句，是否與過濾數據幀相同？
2 回答
嚕嚕噠
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apply您可以在列上使用，但也可以在數據框本身上使用它。如果您使用數據框，則需要提供一個軸（行或列）。
f = lambda row: row['Owner'] if (row['Color'] == 'Blue') & (row['Size'] > 50) else null
df['Check'] = df.apply(f,axis=1)
冉冉說
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這是否有效（無lambda功能）：
df['Check'] = df['Owner'][(df['Color'] == 'Blue') & (df['Size'] > 50)]
我試過了
df = pd.DataFrame([['Blue', 25, 'Owner1'],
['Blue', 55, 'Owner2'],
['Green', 100, 'Owner3']],
columns=['Color', 'Size', 'Owner'])
并得到以下結果
Color Size Owner Check
0 Blue 25 Owner1 NaN
1 Blue 55 Owner2 Owner2
2 Green 100 Owner3 NaN
（使用apply-function時lambda只能采用一個參數。）
說明：(df['Color'] == 'Blue')并根據條件(df['Size'] > 50)創建帶有True/值的系列（您可以打印它們）。False兩個系列都通過邏輯AND（使用&）組合成一個新系列，還包含True/False值（現在根據 -AND組合條件）。最后，該列df['Owner']獲取該系列并保留該系列具有Trueals 值的所有行，并用 填充其余部分NaN。
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