如何根据另一列中的值将函数应用到熊猫中的一列？

Question

提前感谢您的阅读。

我有一个数据帧：

df = pd.DataFrame({'Words':[{'Sec': ['level']},{'Sec': ['levels']},{'Sec': ['level']},{'Und': ['ba ']},{'Pro': ['conf'],'ProAbb': ['cth']}],'Conflict':[None,None,None,None,'Match Conflict']})


         Conflict                                     Words
0            None                      {u'Sec': [u'level']}
1            None                     {u'Sec': [u'levels']}
2            None                      {u'Sec': [u'level']}
3            None                        {u'Und': [u'ba ']}
4  Match Conflict  {u'ProAbb': [u'cth'], u'Pro': [u'conf']}

我想应用一个例程，对于'Words'中的每个元素，检查冲突='Match Conflict'是否匹配，如果是，则对'Words'中的值应用一些函数。

例如，使用以下占位符函数：

def func(x):
    x = x.clear()
    return x

我写道：

df['Words'] = df[df['Conflict'] == 'Match Conflict']['Words'].apply(lambda x: func(x))

我的预期产出是：

         Conflict                                     Words
0            None                      {u'Sec': [u'level']}
1            None                     {u'Sec': [u'levels']}
2            None                      {u'Sec': [u'level']}
3            None                        {u'Und': [u'ba ']}
4  Match Conflict                                        None

相反，我得到：

         Conflict Words
0            None   NaN
1            None   NaN
2            None   NaN
3            None   NaN
4  Match Conflict  None

该函数仅应用于具有Conflict='Match Conflict'的行，但以牺牲其他行（它们都变成None）为代价。我假设其他行将保持不变；显然情况并非如此。

你能解释一下我如何在不删除word列中的所有信息的情况下实现我想要的输出吗？我相信答案可能在于np.where，但我没能做到这一点，这是我能想到的最好的。

任何帮助非常感谢。谢谢。

Answer 1

您还可以使用所述的where，

condition = df.Conflict != 'Match Conflict'
df['Words'] = df.Words.where(condition, None)

         Conflict                  Words
0            None   {u'Sec': [u'level']}
1            None  {u'Sec': [u'levels']}
2            None   {u'Sec': [u'level']}
3            None     {u'Und': [u'ba ']}
4  Match Conflict                   None

Answer 2

您应该重写函数以处理所有行：

def func(x, match):
    if x['Conflict'] == match:
        return None
    return x['Words']

df['Words'] = df.apply(lambda row: func(row, 'Match Conflict'), axis=1)

Answer 3

您可以尝试使用.loc仅更新与条件匹配的行：

df.loc[df['Conflict'] == 'Match Conflict', 'Words'] = df.loc[df['Conflict'] == 'Match Conflict', 'Words'].apply(lambda x: func(x))