基于一个函数生成一个新的列

Question

我有一个包含两列的数据帧：一列包含一个0和一个值，另一列包含一个数值

  ZeroOne   Value
    0       10
    1       20
    0       15

目标是生成一个新列，如果ZeroOne列包含“0”，则将value列的值放入其中。如果zerone值是1，那么新列应该是0。因此，在我的示例中，结果应该是：

  ZeroOne   Value   Result
   0        10          10
   1        20           0
   0        15          15

我试着做一个函数：

def function(a,b):
    if a == 1:
        return b
    else:
        return 0

然后把变量a和b

    a = df['ZeroOne']
    b = df['Value']

在这之后，我用这个函数添加了一个新的列

   df['result'] = function(a,b)

它一直给我值错误：

   The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), 
   a.item(), a.any() or a.all().

我怎样才能达到我的目标？我做错了什么

Answer 1

对于这种情况，您可以使用numpy库中的np.where：

df['Result'] = np.where(df['ZeroOne'] == 0, df['Value'], 0)

它类似于亚当斯解，但你也可以给它添加其他条件，函数中的第一个空格给出了条件，如果它是真的会发生什么，如果它是错的会发生什么

Answer 2

尝试使用where：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame.from_dict({"ZeroOne": [0, 1, 0], "Value": [10, 20, 15]})

df['Result'] = (df['Value'].where(cond=df['ZeroOne'] == 0, other=0))

print(df)

输出：

   Value  ZeroOne  Result
0     10        0      10
1     20        1       0
2     15        0      15