熊貓：如何基於其他列值的條件求和列？

Question

我有以下的熊貓數據框。

import pandas as pd 
df = pd.read_csv('filename.csv') 

print(df) 

    dog  A   B   C 
0  dog1 0.787575 0.159330 0.053095 
1  dog10 0.770698 0.169487 0.059815 
2  dog11 0.792689 0.152043 0.055268 
3  dog12 0.785066 0.160361 0.054573 
4  dog13 0.795455 0.150464 0.054081 
5  dog14 0.794873 0.150700 0.054426 
.. .... 
8  dog19 0.811585 0.140207 0.048208 
9  dog2 0.797202 0.152033 0.050765 
10 dog20 0.801607 0.145137 0.053256 
11 dog21 0.792689 0.152043 0.055268 
    .... 

我總結"B"列"A"，創建新列，"C"如下：

df['total_ABC'] = df[["A", "B", "B"]].sum(axis=1) 

現在我想基於一個條件，即如果"A" < 0.78然後創建一個新的概括要做到這一點列df['smallA_sum'] = df[["A", "B", "B"]].sum(axis=1)。否則，該值應該爲零。

如何創建這樣的條件語句？

我的想法是使用

df['smallA_sum'] = df1.apply(lambda row: (row['A']+row['B']+row['C']) if row['A'] < 0.78)) 

然而，這並不工作，我不能指定軸。

如何根據其他列的值創建列？

你也可以做這樣的事情每個df['dog'] == 'dog2'，創建列dog2_sum，即

df['dog2_sum'] = df1.apply(lambda row: (row['A']+row['B']+row['C']) if df['dog'] == 'dog2')) 

，但我的做法是不正確。

`

Answer 1

以下應該工作，在這裏我們掩蓋在滿足條件的DF，這將設置NaN到的條件沒有被滿足，因此我們排在新的山坳叫fillna：

In [67]: 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), columns=list('ABC')) 
df 

Out[67]: 
      A   B   C 
0 0.197334 0.707852 -0.443475 
1 -1.063765 -0.914877 1.585882 
2 0.899477 1.064308 1.426789 
3 -0.556486 -0.150080 -0.149494 
4 -0.035858 0.777523 -0.453747 

In [73]:  
df['total'] = df.loc[df['A'] > 0,['A','B']].sum(axis=1) 
df['total'].fillna(0, inplace=True) 
df 

Out[73]: 
      A   B   C  total 
0 0.197334 0.707852 -0.443475 0.905186 
1 -1.063765 -0.914877 1.585882 0.000000 
2 0.899477 1.064308 1.426789 1.963785 
3 -0.556486 -0.150080 -0.149494 0.000000 
4 -0.035858 0.777523 -0.453747 0.000000 

另一種方法是調用where在sum結果，這需要一個值參數去回報當條件不滿足：

In [75]: 
df['total'] = df[['A','B']].sum(axis=1).where(df['A'] > 0, 0) 
df 

Out[75]: 
      A   B   C  total 
0 0.197334 0.707852 -0.443475 0.905186 
1 -1.063765 -0.914877 1.585882 0.000000 
2 0.899477 1.064308 1.426789 1.963785 
3 -0.556486 -0.150080 -0.149494 0.000000 
4 -0.035858 0.777523 -0.453747 0.000000