根据熊猫数据框中的条件将两列相乘？答案

【问题标题】：Multiply two columns based on a condition in a Pandas Dataframe?根据熊猫数据框中的条件将两列相乘？
【发布时间】：2021-06-18 00:27:35
【问题描述】：

我正在尝试将 pandas 数据框中的两列相乘，但我很难做到这一点。当 y 大于 0 时，我需要将 x 列乘以 y 列。否则，x 需要保持原样

最终结果应如下表所示：

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy conditional-statements

【解决方案1】：

试试这个：

df['x'] = df['x'].where(df['y'].eq(0),df['x'].mul(df['y']))

【讨论】：

【解决方案2】：

也许您可以为此使用 df.apply。

>>> df.x = df.apply(lambda var: var.x * var.y if var.y > 0 else var.x, axis=1)
>>> df
       x     y
0  150.0  0.50
1  187.5  0.75
2  460.0  1.00
3  500.0  0.00
4   30.0  0.00

【讨论】：

【解决方案3】：

让我们试试

df['new'] = df.x*df.y.replace(0,1)
Out[346]: 
0    150.0
1    187.5
2    460.0
3    500.0
4     30.0
dtype: float64

【讨论】：

【解决方案4】：

在 y 或 y 的副本中将 0 替换为 1 怎么样？

y[y == 0] = 1

return x*y

【讨论】：

【解决方案5】：

您可以使用apply 使用 lambda 进行过滤，然后按您的 x 列进行多重过滤：

In [1]: import pandas as pd
   ...: 
   ...: df = pd.DataFrame({'x':[300,250,460,500,30],'y':[.5,.75,1,0,0]})
   ...: 
   ...: df['x'] = df['y'].apply(lambda z: z if z > 0 else 1) * df['x']
   ...: print(df)
       x     y
0  150.0  0.50
1  187.5  0.75
2  460.0  1.00
3  500.0  0.00
4   30.0  0.00

【讨论】：

【解决方案6】：

有很多方法可以做到这一点。这是其中之一。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"x": [300, 250, 460, 500, 30],
              "y": [0.5, .75, 1, 0, 0]})
df2 = df.copy()
df2["x"] = [df["x"][i]*df["y"][i] if df["y"][i]>0 else df["x"][i] for i in range(len(df))]

【讨论】：

【解决方案7】：

试试熊猫mask:

df['x'] = df['x'].mask(df.y.gt(0), df['x']*df['y'])

In [53]: df
Out[53]: 
       x     y
0  150.0  0.50
1  187.5  0.75
2  460.0  1.00
3  500.0  0.00
4   30.0  0.00

【讨论】：