Pandas：如何基于第二个对称数据帧对数据帧的每个值应用条件答案

【问题标题】：Pandas : How to Apply a Condition on Every Values of a Dataframe, Based on a Second Symmetrical DataframePandas：如何基于第二个对称数据帧对数据帧的每个值应用条件
【发布时间】：2022-11-23 12:45:52
【问题描述】：

我有一本包含 2 个 DF 的字典：“% 的数量变化”和“价格”。它们都是对称的 DF。

比方说，如果百分比的数量变化大于 100%，我想将价格设置为 0

import numpy as np;   import pandas as pd

d = {'qty_pct': pd.DataFrame({ '2020':   [200, 0.5, 0.4],
                               '2021':   [0.9, 0.5, 500],
                               '2022':   [0.9, 300, 0.4]}),
     'price':   pd.DataFrame({ '2020':   [-6, -2, -9],
                               '2021':   [ 2,  3,  4],
                               '2022':   [ 4,  6,  8]})}

# I had something like that in mind ...

df = d['price'].applymap(lambda x: 0 if x[d['qty_pct']] >=1 else x)

附言如果有任何机会在非对称 DF 上执行此操作，我很想知道它是如何完成的。谢谢，

我想获得这个 DF ：

price = pd.DataFrame({'2020':   [ 0, -2, -9],
                      '2021':   [ 2,  3,  0],
                      '2022':   [ 4,  0,  8]})

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe conditional-statements

【解决方案1】：

假设 price 和 qty_pct 始终具有相同的维度，那么您可以这样做：

d['price'][d['qty_pct'] >= 1] = 0

d['price']
   2020  2021  2022
0     0     2     4
1    -2     3     0
2    -9     0     8

【讨论】：