Como el marco de datos d1 a continuación, A1 corresponde a B1, A2 corresponde a B2, y así sucesivamente. Quiero cambiar el valor de B1-3 con la condición de: B o C = copiar 2 veces, D = copiar 3 veces, como el marco de datos objetivo .

d1 = DataFrame([{'A1': 'A', 'A2': 'A', 'A3': '', 'B1': '2', 'B2': '2', 'B3': ''},
                {'A1': 'A', 'A2': 'C', 'A3': '', 'B1': '2', 'B2': '2', 'B3': ''},
                {'A1': 'A', 'A2': 'B', 'A3': 'C', 'B1': '2', 'B2': '4', 'B3': '4'},
                {'A1': 'A', 'A2': 'C', 'A3': 'D', 'B1': '2', 'B2': '2', 'B3': '4'}])

d1
    A1  A2  A3  B1  B2  B3
0   A   A       2   2   
1   A   C       2   2   
2   A   B   C   2   4   4
3   A   C   D   2   2   4

target = DataFrame([{'A1': 'A', 'A2': 'A', 'A3': '', 'B1': '2', 'B2': '2', 'B3': ''},
                {'A1': 'A', 'A2': 'C', 'A3': '', 'B1': '2', 'B2': '22', 'B3': ''},
                {'A1': 'A', 'A2': 'B', 'A3': 'C', 'B1': '2', 'B2': '44', 'B3': '44'},
                {'A1': 'A', 'A2': 'C', 'A3': 'D', 'B1': '2', 'B2': '22', 'B3': '444'}])
target

    A1  A2  A3  B1  B2  B3
0   A   A       2   2   
1   A   C       2   22  
2   A   B   C   2   44  44
3   A   C   D   2   22  444

Y he intentado usar np.where para la condición de B y C, pero parece que solo se aplica en B para copiar el valor. ¿Hay algún método para alcanzarlo?

Acol = ['A1','A2','A3']
Bcol = ['B1','B2','B3']
d1[Bcol] = np.where(d1[Acol] == ('B' or 'C'), d1[Bcol]+d1[Bcol], d1[Bcol])
d1

    A1  A2  A3  B1  B2  B3
0   A   A       2   2   
1   A   C       2   2   
2   A   B   C   2   44  4
3   A   C   D   2   2   4
python pandas dataframe
2
xiumpt 10 may. 2019 a las 08:27

4 respuestas

La mejor respuesta

Sugeriría almacenar las condiciones del multiplicador para A, B, ... en un diccionario y aplicarlo así:

multiplier_map={'':1,'A':1,'B':2,'C':2,'D':3}
for i in [1,2,3]:
    df['B{0}'.format(i)]=df['B{0}'.format(i)]*df['A{0}'.format(i)].map(multiplier_map)

Tenga en cuenta que multiplier_map también debe contener una cadena vacía como clave.

2
Asmus 10 may. 2019 a las 05:49

Quizás estas cuatro líneas:

d1.loc[d1['A2'].eq('B') | d1['A2'].eq('C'), 'B2'] += d1.loc[d1['A2'].eq('B') | d1['A2'].eq('C'), 'B2']
d1.loc[d1['A2'].eq('D'), 'B2'] += d1.loc[d1['A2'].eq('D'), 'B2'] + d1.loc[d1['A2'].eq('D'), 'B2']
d1.loc[d1['A3'].eq('B') | d1['A3'].eq('C'), 'B3'] += d1.loc[d1['A3'].eq('B') | d1['A3'].eq('C'), 'B3']
d1.loc[d1['A3'].eq('D'), 'B3'] += d1.loc[d1['A3'].eq('D'), 'B3'] + d1.loc[d1['A3'].eq('D'), 'B3']

Y ahora:

print(df)

Es:

  A1 A2 A3 B1  B2   B3
0  A  A     2   2     
1  A  C     2  22     
2  A  B  C  2  44   44
3  A  C  D  2  22  444
1
U10-Forward 10 may. 2019 a las 05:39

Usando np.select

for col in ('A1','A2','A3'):
    new_col = 'B'+col[-1]
    mask1 = df[col] == 'A'
    mask2 = (df[col] == 'B') | (df[col] == 'C')
    mask3 = df[col] == 'D'
    df[new_col] = df[new_col].astype('str')
    df[new_col] = np.select([mask1, mask2, mask3], [df[new_col], df[new_col]*2, df[new_col]*3], df[new_col])

Salida:

    A1  A2  A3  B1  B2  B3
0   A   A       2   2   
1   A   C       2   22  
2   A   B   C   2   44  44
3   A   C   D   2   22  444
2
AkshayNevrekar 10 may. 2019 a las 05:56

Intente a continuación:

d1['B1'] = np.where( d1['A1'].isin(['B' , 'C']), d1['B1'] * 2, np.where(d1['A1'].isin(['D']), d1['B1'] * 3, d1['B1']))
d1['B2'] = np.where( d1['A2'].isin(['B' , 'C']), d1['B2'] * 2, np.where(d1['A2'].isin(['D']), d1['B2'] * 3, d1['B2']))
d1['B3'] = np.where( d1['A2'].isin(['B' , 'C']), d1['B3'] * 2, np.where(d1['A3'].isin(['D']), d1['B3'] * 3, d1['B3']))
1
hacker315 10 may. 2019 a las 06:28
56071176

Preguntas relacionadas

27 ¿Cómo obtengo el tiempo de ejecución de un programa Python?
15 Seleccionar múltiples columnas en un marco de datos de pandas
11 ¿Cómo puedo reemplazar todos los valores de NaN con ceros en una columna de un marco de datos de pandas?
10 Eliminar columna de pandas DataFrame
19 Establecer el valor para una celda particular en pandas DataFrame usando el índice
18 ¿Cómo iterar sobre filas en un DataFrame en Pandas?
9 ¿Cómo seleccionar filas de un DataFrame basado en valores de columna?
19 Obtener la lista de encabezados de columna de pandas DataFrame

Nuevas preguntas

1 ¿Cómo se actualiza el DOM después de usar las casillas de verificación?
1 typeError: unsetopt () no es compatible con esta opción
1 Cómo anotar el conjunto de consultas si el objeto en ManyToManyField
3 Verifique Python List / Dict según la entrada del usuario y la visualización del mismo valor de índice en otra lista
1 Los ejes marcan la rotación según la posición en Matplotlib
1 ¿Actualizaciones de PyGame Rect pero no se moverán en mi bucle while?
1 Asigne cada nodo de texto a una función anónima en Python
1 Cómo capturar un pedido de PayPal en Python
1 no se encontró ningún módulo pip Spyder
1 División de datos en lotes condicional a la suma acumulativa
Nuevas preguntas con la etiqueta python >

python

Python es un lenguaje de programación multipropósito, de tipificación dinámica y de múltiples paradigmas. Está diseñado para ser rápido de aprender, comprender y usar, y hacer cumplir una sintaxis limpia y uniforme. Tenga en cuenta que Python 2 está oficialmente fuera de soporte a partir del 01-01-2020. Aún así, para preguntas de Python específicas de la versión, agregue la etiqueta [python-2.7] o [python-3.x]. Cuando utilice una variante de Python (por ejemplo, Jython, PyPy) o una biblioteca (por ejemplo, Pandas y NumPy), inclúyala en las etiquetas.

Más sobre python...