带有 If 条件 Python 的嵌套 Lambda答案

【问题标题】：Nested Lambda with If conditions Python带有 If 条件 Python 的嵌套 Lambda
【发布时间】：2021-07-15 01:54:03
【问题描述】：

我需要为我的 daframe "copieddata1" 创建一个新列 (FinalSL)，条件如下：

第一步：

If ['defaultstore'] column = 1: then [FinalSL]= 4*['FCST: TOTAL'] column values
if no>  then check if ['SSS'] column is supporting the follow condition(2nd Step):

第二步：

3*['FCST: TOTAL'] column values < ['SSS'] column values < 4*['FCST: TOTAL'] column values

所以我有三种可能的结果：

1st' ['SSS'] < 3*['FCST: TOTAL'] then ['FinalSL']  = 3['FCST: TOTAL']
2nd' 3*['FCST: TOTAL'] < ['SSS'], but 4*['FCST: TOTAL'] < SSS tehn ['FinalSL']  = 3['FCST: TOTAL']
3rd' 3*['FCST: TOTAL'] < ['SSS'] < 4*['FCST: TOTAL'] then ['FinalSL'] = ['SSS']

那么，总而言之，我相信我有以下条件适用于我的代码：

if SSS < 3*F then
   FinalSL = 3*F
else
   if 4*F < SSS then
       FinalSL = 3*F
else
    FinalSL = SSS

我可以为第一步创建想法，但是如果第一步的第一个条件不成立，则返回值 2 进行测试，但实际上这个“返回 2”应该被第二步条件替换。

我怎样才能创建这个？我使用 lambda 和方法创建了基本思想：

copiedData1['FinalSL'] = np.where(copiedData1['defaultstore']==1,copiedData1['FCST: TOTAL']*4,2)

它有效，但现在我需要处理第二步的权利条件。

任何帮助将不胜感激！谢谢:)

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe lambda multiple-conditions

【解决方案1】：

您可以使用嵌套的np.where() 来做到这一点。大致像这样（伪代码）答案：

df['FinalSL'] = np.where(SSS < 3*F, 3*F, np.where(4*F < SSS, 4*F, SSS)))

【讨论】：

【解决方案2】：

您的伪代码很不清楚，所以我选择了您的摘要。你可以把它翻译成一个函数：

def process_dataframe(row):
    if row['defaultstore']==1:
        if row['SSS'] < 3*row['FCST: TOTAL']:
            return 3*row['FCST: TOTAL']
        elif 4*row['FCST: TOTAL'] < row['SSS']:
            return 3*row['FCST: TOTAL']
        else:
            return row['SSS']
    else:
        return None

然后您可以在分配新列时通过此函数传递数据框：

df['FinalSL'] = df.apply(process_dataframe, axis=1) #axis=1 makes pandas pass the rows to the function in stead of columns

【讨论】：

stackoverflow.com/users/11380795/rj-adriaansen 但是如何创建一个循环来运行每一行？因为如您所见，我在这个数据集中有 20 行？我的意思是我应该如何创建循环来存储该函数中列 [defaultstore]、[SSS] 和 ['FCST: TOTAL'] 的哪一行？
apply 会处理这个问题。无需以任何其他方式遍历行。