pandas numpy 复杂的 if

【问题标题】：pandas numpy complex ifpandas numpy 复杂的 if
【发布时间】：2018-03-18 06:29:28
【问题描述】：

我需要在具有以下条件的熊猫数据框中添加一列：如果销售量（存储在数据集['sum']）在 4 和 16 之间，预测应该是 1，否则舍入到整数平均销售量（存储在数据集 ['average']）。这里是代码：

def more_than3_filter(dataset, filename):    
    prediction = []

    for row in dataset['part number']:
        if dataset['sum'] > 3:
            if dataset['sum'] < 16:
                prediction.append(1)
        else:
            prediction.append(round(dataset['average']))

我明白了

ValueError：Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

与 np.where 相同我应该怎么办？谢谢

【问题讨论】：

dataset['sum'] > 3 是一个布尔值数组。你希望他们都是真的吗？或者只是其中任何一个？

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

您的循环已关闭。您应该迭代df.iterrows，并且您的if 条件应该引用row，而不是dataset。

除此之外，您根本不需要循环。您可以使用 pd.Series.between + np.where 对所有内容进行矢量化以获得额外性能。

df['new'] = np.where(
    df['sum'].between(3, 16, inclusive=False), 1, df['average'].round()
)

另一个解决方案涉及loc -

df['new'] = 1
m = ~df['sum'].between(3, 16, inclusive=False)
df.loc[m, 'new'] = df.loc[m, 'average'].round()

这应该稍微更有效率，因为它涉及的冗余计算更少。

【讨论】：