【发布时间】:2021-02-10 03:41:51
【问题描述】:
我在 df3 上使用 3 次验证将“Turno”列分类为“Turno_PM”、“Turno_AM”或“N/A”,但我想知道是否存在达到相同目标的“简单方法”结果,就像 if/elif/else 或类似的“循环”。
这里是我使用的代码。
from databricks import koalas as ks
from databricks.koalas.config import set_option, reset_option
set_option("compute.ops_on_diff_frames", True)
#Turno PM
kdf.loc[(kdf['dot_agencia_origen'] == 'AGENCIA RM') & (kdf['dot_agencia_destino']!='AGENCIA RM') | (kdf['dot_agencia_origen'] == 'AGENCIA VALPARAISO') & (kdf['dot_agencia_destino']!='AGENCIA RM') & (kdf['dot_agencia_destino']!='AGENCIA VALPARAISO') | (kdf['dot_agencia_origen'] == 'AGENCIA RANCAGUA') & (kdf['dot_agencia_destino']!='AGENCIA RM') & (kdf['dot_agencia_destino']!='AGENCIA RANCAGUA'),'Turno']= 'Turno_PM'
#Turno AM
kdf.loc[(kdf['dot_agencia_origen'] == 'AGENCIA RM') & (kdf['dot_agencia_destino']=='AGENCIA RM') | (kdf['dot_agencia_origen'] == 'AGENCIA VALPARAISO') & (kdf['dot_agencia_destino']=='AGENCIA RM')|(kdf['dot_agencia_origen'] == 'AGENCIA RANCAGUA') & (kdf['dot_agencia_destino']=='AGENCIA RM'),'Turno']='Turno_AM'
#Regiones
kdf.loc[(df3['Turno'].isnull()),'Turno']='Regiones'
【问题讨论】:
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“&”和“|”的混合使用困惑的人,您可以为每个条件添加
()。
标签: pandas dataframe azure-databricks spark-koalas