对列执行条件操作
我知道这应该很简单，但是我想从熊猫数据框中取一列，并且只对满足某些条件（比如小于1）的条目乘以标量（比如2）。
例如，在这个数据框中，
df = pd.DataFrame(randn(5,4),index='A B C D E'.split(),columns='W X Y Z'.split())
W X Y Z
A 2.706850 0.628133 0.907969 0.503826
B 0.651118 -0.319318 -0.848077 0.605965
C -2.018168 0.740122 0.528813 -0.589001
D 0.188695 -0.758872 -0.933237 0.955057
E 0.190794 1.978757 2.605967 0.683509
如果我有兴趣在列W上执行此操作，结果应该是
W X Y Z
A 2.706850 0.628133 0.907969 0.503826
B 1.302236 -0.319318 -0.848077 0.605965
C -4.036336 0.740122 0.528813 -0.589001
D 0.37739 -0.758872 -0.933237 0.955057
E 0.381588 1.978757 2.605967 0.683509
我有以下绝对任务：
df.loc[df['W'] < 1, 'W'] = 4
但是我不知道如何使用W中的实际值。
提前谢谢！
共有2个答案
您还可以使用numpy。其中：
df['W'] = numpy.where(df['W'] < 1, df['W'] * 2, df['W'])
它会检查您的状况并应用相关操作。
在您的情况下，只需使用*=运算符来使乘法就位：
如果原始数据帧看起来像：
>>> df
W X Y Z
0 2.706850 0.628133 0.907969 0.503826
1 0.651118 -0.319318 -0.848077 0.605965
2 -2.018168 0.740122 0.528813 -0.589001
3 0.188695 -0.758872 -0.933237 0.955057
4 0.190794 1.978757 2.605967 0.683509
您可以使用：
df.loc[df['W'] < 1, 'W'] *= 2
因此：
>>> df
W X Y Z
0 2.706850 0.628133 0.907969 0.503826
1 1.302236 -0.319318 -0.848077 0.605965
2 -4.036336 0.740122 0.528813 -0.589001
3 0.377390 -0.758872 -0.933237 0.955057
4 0.381588 1.978757 2.605967 0.683509
这相当于以下内容：
df.loc[df['W'] < 1, 'W'] = df.loc[df['W'] < 1, 'W'] * 2
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