pandas Dataframe中列的条件转换答案

【问题标题】：Conditional transformation of column in pandas Dataframepandas Dataframe中列的条件转换
【发布时间】：2018-07-30 20:53:15
【问题描述】：

我想在我的数据框中创建一个新列，如果该行中的第三列满足特定条件，则该列是两个变量之间的差异。

一个小例子如下所示：

 dict1 = [{'var0': 0, 'var1': 1, 'var2': 2},
 {'var0': 0, 'var1': 2, 'var2': 4},
{'var0': 1, 'var1': 5, 'var2': 8},
{'var0': 1, 'var1': 15, 'var2': 12},]
df = pd.DataFrame(dict1, index=['s1', 's2','s3','s4'])

特别是我想要 var0 和 var1 (var0-var1) 之间的差异，对于 var 2 大于 3 的所有行，否则我想要 var0 和 var2 (var0-var2) 之间的差异

我的目标输出是：

     var0  var1  var2 var3
 s1     0     1     2  -2
 s2     0     2     4  -2
 s3     1     5     8  -4
 s4     1    15    12  -14

【问题讨论】：

标签： python pandas conditional-formatting

【解决方案1】：

一行就可以搞定

import numpy as np

df['var3'] = np.where( df.var2 > 3, df['var0'] - df['var1'], df['var0'] - df['var2'])

【讨论】：

【解决方案2】：

这可能会解决问题

constraint = (df['var2'] < 3)
df.loc[constraint, 'var3'] = df['var0'] - df['var1']
df.loc[~constraint, 'var3'] = df['var0'] - df['var2']

【讨论】：

很不错很简单，我喜欢。

【解决方案3】：

这可能会很慢，但应该可以解决问题。

df['var3'] = 0
for i in df.itertuples():
    if i.var2 > 3:
        amt = i.var0 - i.var1
        df.loc[i.Index,'var3'] = amt
    else:
        amt = i.var0 - i.var2
        df.loc[i.Index,'var3'] = amt

【讨论】：