用Pandas計算新列

基於this問題，我想知道如何使用def（）來計算Pandas的新列並使用多個參數（字符串和整數）？用Pandas計算新列

具體的例子：

df_joined["IVbest"] = IV(df_joined["Saison"], df_joined["Wald_Typ"], df_joined["NS_Cap"])

「賽鬆」，「Wald_Typ」都是字符串「NS_Cap」是一個整數

現在我想運行通過這個定義所有這些值，並再次回到我的X價值：

def IV(saison, wald, ns): 
    if saison == "Sommer": 
     if wald == "Laubwald": 
      x = ns * 0.1 
     elif wald == "Nadelwald": 
      x = ns * 0.2 
     elif wald == "Mischwald": 
      x = ns * 0.3 
    elif saison == "Winter": 
     if wald == "Laubwald": 
      x = ns * 0.01 
     elif wald == "Nadelwald": 
      x = ns * 0.02 
     elif wald == "Mischwald": 
      x = ns * 0.03 
    return x

我該如何做到最好？像

df_joined["IVbest"] = IV(df_joined["Saison", "Wald_Typ", "NS_Cap"])

或

df_joined["IVbest"] = df_joined["Saison", "Wald_Typ", "NS_Cap"].apply(IV)

但沒有

我已經試過的東西的工作:(

來源

2016-09-26 Khaled

您需要將'axis = 1'傳遞給'apply'：'df_joined [「IVbest」] = df_joined [[「Saison」，「Wald_Typ」，「NS_Cap」]]。apply（lambda x：IV（x [ Saison「]，x [」Wald_Typ「]，x [」NS_Cap「]），axis = 1）' – EdChum

如果您將簽名更改爲」def IV（df）：#do df ['saison']，df ['wald']和df ['ns']'返回一個系列' – EdChum

謝謝埃德！你的第一個例子效果很好。如果我希望輸出是一個整數？我可以將類似int（round（xy））的東西應用於輸出嗎？我肯定會考慮你的其他想法！ – Khaled

我覺得在這種情況下，這將是更好地使用6個口罩，並利用這些僅對這些行執行計算：

sommer_laub = (df_joined['Saison'] == 'Sommer') & (df_joined['Wald_Typ'] == 'Laubwald') 
sommer_nadel = (df_joined['Saison'] == 'Sommer') & (df_joined['Wald_Typ'] == 'Nadelwald') 
sommer_misch = (df_joined['Saison'] == 'Sommer') & (df_joined['Wald_Typ'] == 'Mischwald') 
winter_laub = (df_joined['Saison'] == 'Winter') & (df_joined['Wald_Typ'] == 'Laubwald') 
winter_nadel = (df_joined['Saison'] == 'Winter') & (df_joined['Wald_Typ'] == 'Nadelwald') 
winter_misch = (df_joined['Saison'] == 'Winter') & (df_joined['Wald_Typ'] == 'Mischwald') 
df.loc[sommer_laub, 'IVbest'] = df.loc[sommer_laub,'NS_Cap'] * 0.1 
df.loc[sommer_nadel, 'IVbest'] = df.loc[sommer_nadel,'NS_Cap'] * 0.2 
df.loc[sommer_misch, 'IVbest'] = df.loc[sommer_misch,'NS_Cap'] * 0.3 
df.loc[winter_laub, 'IVbest'] = df.loc[winter_laub,'NS_Cap'] * 0.01 
df.loc[winter_nadel, 'IVbest'] = df.loc[winter_nadel,'NS_Cap'] * 0.02 
df.loc[winter_misch, 'IVbest'] = df.loc[winter_misch,'NS_Cap'] * 0.03

來源

2016-09-26 13:49:57 EdChum

感謝您以這種方式展示我。但爲什麼它更好？更快或更優雅？ – Khaled

更快，這將在每個面具的感興趣的行上工作，您的方法需要查看每行並分別評估您的布爾條件，這對於較大的df來說會較慢 – EdChum

大，越來越多數據池變得越來越複雜。這麼快就好了:-) – Khaled

用Pandas計算新列

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