从Python中给定的条件中减去值
从Python中给定的条件中减去值
提问于 2021-11-10 23:01:25
我有一个数据集df，如果这两个列都符合标准，我希望从某一列中减去一个特定的值。以及创建一个包含所减内容的新列。
数据
start id q1_avail q1_used
50 aa 10 40
20 bb 5 15 期望的
start id q1_avail q1_used delta
50 aa 8 40 2
20 bb 4 15 1逻辑
我们正在寻找'q1_avail‘列以及id 'aa’。然后，我们从q1_avail列下的10中减去值2，值2是从10中减去的。10-8 =2
做
mask = df['q1_avail']
df.loc[mask, 'q1_avail] -= out['id'].map({'aa':2,
'bb':1,})如有任何建议，将不胜感激。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-11-11 00:57:29
我将使用普通的.apply(function, axis=1)分别在每一行上运行function，这个function可以使用if/else检查id中的值，更改q1_avail并创建delta。
最小工作实例
text = '''start id q1_avail q1_used
50 aa 10 40
20 bb 5 15'''
import pandas as pd
import io
df = pd.read_csv(io.StringIO(text), sep="\s+")
def function(row):
if row['id'] == 'aa':
row['q1_avail'] -=2
row['delta'] = 2
if row['id'] == 'bb':
row['q1_avail'] -=1
row['delta'] = 1
return row
df = df.apply(function, axis=1)
print(df)结果：
start id q1_avail q1_used delta
0 50 aa 8 40 2
1 20 bb 4 15 1您还可以创建更复杂的function，甚至获取参数，但随后需要使用lambda。
def function(row, maps):
row['delta'] = maps[row['id']]
row['q1_avail'] -= row['delta']
return row
df = df.apply(lambda row:function(row, {'aa':2, 'bb':1}), axis=1)编辑：
用你的最后一段代码它可能是
df['delta'] = df['id'].map({'aa': 2, 'bb':1})
df['q1_avail'] = df['q1_avail'] - df['delta']
#df['q1_avail'] -= df['delta']页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/69921232
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