熊猫:功能未按预期执行
df:
score_difference DNB selection selection_match
0 1.040000 0.65 DNB No Match
1 0.894543 0.65 DNB No Match
2 2.120546 2.11 DNB No Match
3 0.672945 0.65 DNB No Match
4 1.578659 0.96 DNB No Match
5 2.746971 2.72 DNB No Match
我正在尝试编写一个函数，如果< code > selection _ Match = = ' No Match ' then < code > DNB = score _ difference 0.02
def selection_mod_dnb(row):
if row["selection_match"] == "No Match" and row['selection'] == "DNB":
return 0.02 + float(row['score_difference'])
else:
return row['DNB']
df['DNB'] = df.apply(selection_mod_dnb, axis=1)
然而，我返回相同的df，没有任何修改
df:
score_difference DNB selection selection_match
0 1.040000 0.65 DNB No Match
1 0.894543 0.65 DNB No Match
2 2.120546 2.11 DNB No Match
3 0.672945 0.65 DNB No Match
4 1.578659 0.96 DNB No Match
5 2.746971 2.72 DNB No Match
虽然它应该回来
score_difference DNB selection selection_match
0 1.040000 1.060000 DNB No Match
1 0.894543 0.914543 DNB No Match
2 2.120546 2.140546 DNB No Match
3 0.672945 0.692945 DNB No Match
4 1.578659 1.598659 DNB No Match
5 2.746971 2.766971 DNB No Match
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共有1个答案
进行基于行的计算时，尝试使用应用:
< code > df[' DNB ']= df . apply(lambda x:x . score _ difference 0.02 if x . selection _ Match = = " No Match " else x . DNB，axis=1)
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我试图提取顶级URL并忽略路径。我使用的代码如下： 这个脚本已经运行了一个小时了。当我运行它时，它给出了以下警告： 如果有人能给我一个更快的建议，我将不胜感激，也许是“警告”建议的方法
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