使用lambda函数基于其他列更改列值

Question

试图在熊猫中复制一个简单的Excel函数，但没有成功。还没有尝试np.where（），因为我想学习lambda函数，尽可能少依赖导入。

复制的函数：

=+IF([@[Coupa Type]]="freeform","Freeform","Structured PO")

Lambda我测试和工作：

lambdatest = lambda x: f"{x} is even" if x % 2 == 0 else f"{x} is odd"

不起作用的熊猫的λ：

test = raw[["Coupa Type", "Structured Pos"]]
test["Structured Pos"] = test.apply(
    lambda x: "Freeform" if test["Coupa Type"] == "freeform" else "Structured PO"
)

错误：

The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我猜它试图计算整个列，而不是逐行计算，我该如何解决这个问题？

Answer 1

我认为您需要在apply（）调用中添加axis=1，以使lambda函数针对每一行而不是每一列执行，这是默认值：

test["Structured Pos"] = test.apply(
    lambda x: "Freeform" if x["Coupa Type"] == "freeform" else "Structured PO",
    axis=1,
)

（您还需要在Lambda函数中使用x["Coupa Type"]而不是test["Coupa Type"]，就像我上面所做的那样。）

对于这种情况，一个更有效的解决方案是做一些与此相关的事情：

test["Structured Pos"] = test["Coupa Type"].map({"freeform": "Freeform"}).fillna("Structured PO")

…因为map用字典中的值替换系列中作为字典中键的所有值，以及系列中不属于字典中键的值，所以它将替换为NaN，因此您可以使用fillna提供默认值。