对pandas数据帧列使用条件if/else逻辑

Question

我的名为pw2的数据框看起来像这样，其中我有两列，pw1和pw2，它们是获胜的概率。我想执行一些条件逻辑，根据pw1和{}创建另一个名为WINNER的列。在

+-------------------------+-------------+-----------+-------------+
|          Name1          |     pw1     |   Name2   |     pw2     |
+-------------------------+-------------+-----------+-------------+
| Seaking                 | 0.517184213 | Lickitung | 0.189236181 |
| Ferrothorn              | 0.172510623 | Quagsire  | 0.260884258 |
| Thundurus Therian Forme | 0.772536272 | Hitmonlee | 0.694069408 |
| Flaaffy                 | 0.28681284  | NaN       | NaN         |
+-------------------------+-------------+-----------+-------------+

我想在函数中有条件地执行此操作，但遇到了一些问题。在

• 如果pw1>；pw2，则填充Name1
• 如果pw2>；pw1，则填充Name2
• 如果填充了pw1，但pw2没有，则填充Name1
• 如果填充了pw2，但pw1没有填充，则填充Name2

但是我的函数不起作用-由于某些原因，检查值是否为null是不起作用的。在

^{pr2}$

Answer 1

不要使用apply，这是非常慢的。使用np.where

pw2 = df.pw2.fillna(-np.inf)
df['winner'] = np.where(df.pw1 > pw2, df.Name1, df.Name2)

一旦NaN总是丢失，就可以fillna()它与-np.inf产生相同的逻辑。在

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看看你的代码，我们可以指出几个问题。首先，您要比较df['pw1'] = None，这是用于比较的无效python语法。您通常希望使用==运算符比较事物。但是，对于None，建议使用is，例如if variable is None: (...)。然而，您又处在一个pandas/numpy的环境中，这里实际上有几个空值（None，NaN，NaT等）的值。在

因此，最好使用pd.isnull()或df.isnull()检查可空性。在

为了说明这一点，您的代码应该是这样的：

^{pr2}$

但再次强调，一定要使用np.where。在