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如何根据另一列中的值对Pandas中的列应用函数?
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<p>提前感谢您的阅读。在</p> <p>我有一个数据帧:</p> <pre><code>df = pd.DataFrame({'Words':[{'Sec': ['level']},{'Sec': ['levels']},{'Sec': ['level']},{'Und': ['ba ']},{'Pro': ['conf'],'ProAbb': ['cth']}],'Conflict':[None,None,None,None,'Match Conflict']}) Conflict Words 0 None {u'Sec': [u'level']} 1 None {u'Sec': [u'levels']} 2 None {u'Sec': [u'level']} 3 None {u'Und': [u'ba ']} 4 Match Conflict {u'ProAbb': [u'cth'], u'Pro': [u'conf']} </code></pre> <p>我想应用一个例程,它对<code>'Words'</code>中的每个元素检查<code>Conflict = 'Match Conflict'</code>如果是,则对<code>'Words'</code>中的值应用一些函数。在</p> <p>例如,使用以下占位符函数:</p> ^{pr2}$ <p>我写道:</p> <pre><code>df['Words'] = df[df['Conflict'] == 'Match Conflict']['Words'].apply(lambda x: func(x)) </code></pre> <p>我的预期产出是:</p> <pre><code> Conflict Words 0 None {u'Sec': [u'level']} 1 None {u'Sec': [u'levels']} 2 None {u'Sec': [u'level']} 3 None {u'Und': [u'ba ']} 4 Match Conflict None </code></pre> <p>相反,我得到:</p> <pre><code> Conflict Words 0 None NaN 1 None NaN 2 None NaN 3 None NaN 4 Match Conflict None </code></pre> <p>该函数仅应用于具有<code>Conflict = 'Match Conflict'</code>的行,但以其他行为代价(这些行都变成<code>None</code>)。我以为其他几行都不会动;显然情况并非如此。在</p> <p>你能解释一下我如何在不删除<code>Words</code>列中的所有信息的情况下实现我想要的输出吗?我相信答案可能在于<code>np.where</code>,但我没能做到这一点,这是我能想到的最好的办法。在</p> <p>非常感谢你的帮助。谢谢。在</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您应该重写函数以处理所有行:</p> <pre><code>def func(x, match): if x['Conflict'] == match: return None return x['Words'] df['Words'] = df.apply(lambda row: func(row, 'Match Conflict'), axis=1) </code></pre>
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