Criação de uma nova coluna com base na condição if-elif-else

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Eu tenho um DataFrame df:

Quero criar uma nova coluna com base nos seguintes critérios:

se linha A == B: 0

se linhaA > B: 1

se linha A < B: -1

então, dada a tabela acima, deveria ser:

    A    B    C
a   2    2    0
b   3    1    1
c   1    3   -1

Para if elsecasos típicos que eu faço np.where(df.A > df.B, 1, -1), o pandas fornece uma sintaxe especial para resolver meu problema com uma etapa (sem a necessidade de criar 3 novas colunas e, em seguida, combinar o resultado)?

python pandas conditional

— nozes
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Você poderia apenas definir uma função e passar isso para applye definir axis=1funcionaria, não tenho certeza se posso pensar em uma operação que daria a você o que você deseja

— EdChum

Sua solução implica criar 3 colunas e combiná-las em 1 coluna, ou você tem algo diferente em mente?

— nozes

Você fica dizendo "criando 3 colunas", mas não tenho certeza do que está se referindo.

— DSM

1

@DSM respondeu a esta pergunta, mas eu quis dizer algo como df['C']=df.apply(myFunc(row), axis=1)onde myFunc faz o que você quer, isso não envolve a criação de '3 colunas'

— EdChum

1

Possível duplicação da criação condicional

— Georgy

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Para formalizar algumas das abordagens apresentadas acima:

Crie uma função que opere nas linhas de seu dataframe assim:

def f(row):
    if row['A'] == row['B']:
        val = 0
    elif row['A'] > row['B']:
        val = 1
    else:
        val = -1
    return val

Em seguida, aplique-o ao seu dataframe passando a axis=1opção:

In [1]: df['C'] = df.apply(f, axis=1)

In [2]: df
Out[2]:
   A  B  C
a  2  2  0
b  3  1  1
c  1  3 -1

Obviamente, isso não é vetorizado, portanto o desempenho pode não ser tão bom quando dimensionado para um grande número de registros. Ainda assim, acho que é muito mais legível. Especialmente vindo de um histórico SAS.

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Aqui está a versão vetorial

df['C'] = np.where(
    df['A'] == df['B'], 0, np.where(
    df['A'] >  df['B'], 1, -1))

— Zelazny7
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1

Obrigado, estou começando com pandas e isso foi muito útil +1

— nutship

4

E se eu quiser passar outro parâmetro junto com a linha na função? Se eu fizer isso, dirá linha não definida ..

— prashanth manohar

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Você deve usar o argsparâmetro da .applyfunção: pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/…

— Zelazny7

1

Sou um velho usuário do SAS aprendendo Python e há definitivamente uma curva de aprendizado! :-) Por exemplo, o código acima pode ser escrito em SAS como: data df; set df; if A=B then C=0; else if A>B then C=1; else C=-1; run;Muito elegante e simples.

— RobertF

1

Uma resposta bem definida

— Sahil Nagpal

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df.loc[df['A'] == df['B'], 'C'] = 0
df.loc[df['A'] > df['B'], 'C'] = 1
df.loc[df['A'] < df['B'], 'C'] = -1

Fácil de resolver usando indexação. A primeira linha do código é assim: se coluna Afor igual a coluna B, crie e defina coluna Cigual a 0.

— Brian
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Para este relacionamento específico, você pode usar np.sign:

>>> df["C"] = np.sign(df.A - df.B)
>>> df
   A  B  C
a  2  2  0
b  3  1  1
c  1  3 -1

— DSM
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Digamos que um é o seu quadro de dados original e você deseja adicionar uma nova coluna 'antiga'

Se a idade for maior que 50, então consideramos como mais velho = sim, caso contrário, False

etapa 1: obter os índices de linhas com idade superior a 50

row_indexes=df[df['age']>=50].index

etapa 2: usando .loc, podemos atribuir um novo valor à coluna

df.loc[row_indexes,'elderly']="yes"

mesmo para idade abaixo de 50

row_indexes=df[df['age']<50].index

df[row_indexes,'elderly']="no"

— Ravi
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Quando você tem várias if condições, numpy.selecté o caminho a seguir:

In [4102]: import numpy as np
In [4098]: conditions = [df.A.eq(df.B), df.A.gt(df.B), df.A.lt(df.B)]
In [4096]: choices = [0, 1, -1]

In [4100]: df['C'] = np.select(conditions, choices)

In [4101]: df
Out[4101]: 
   A  B  C
a  2  2  0
b  3  1  1
c  1  3 -1

— Mayank Porwal
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