Pandas 适用，但仅适用于满足条件的行

Question

我想使用 Pandas df.apply 但仅限于某些行

作为一个例子，我想做这样的事情，但我的实际问题有点复杂：

import pandas as pd
import math
z = pd.DataFrame({'a':[4.0,5.0,6.0,7.0,8.0],'b':[6.0,0,5.0,0,1.0]})
z.where(z['b'] != 0, z['a'] / z['b'].apply(lambda l: math.log(l)), 0)

在这个例子中我想要的是'a'中的值除以每行'b'中的值的对数，对于'b'为0的行，我只想返回0。

Answer 1

其他答案非常好，但我想我会添加另一种在某些情况下可以更快的方法 - 使用广播和屏蔽来达到相同的结果：

import numpy as np

mask = (z['b'] != 0)
z_valid = z[mask]

z['c'] = 0
z.loc[mask, 'c'] = z_valid['a'] / np.log(z_valid['b'])

特别是对于非常大的数据帧，这种方法通常比基于apply() 的解决方案更快。

Answer 2

您可以只在 lambda 函数中使用 if 语句。

z['c'] = z.apply(lambda row: 0 if row['b'] in (0,1) else row['a'] / math.log(row['b']), axis=1)

我也排除了 1，因为 log(1) 为零。

输出：

   a  b         c
0  4  6  2.232443
1  5  0  0.000000
2  6  5  3.728010
3  7  0  0.000000
4  8  1  0.000000

Answer 3

希望这会有所帮助。简单易读

df['c']=df['b'].apply(lambda x: 0 if x ==0 else math.log(x))

Answer 4

如果输入值为 0，您可以使用带有条件的 lambda 返回 0 并跳过整个 where 子句：

z['c'] = z.apply(lambda x: math.log(x.b) if x.b > 0 else 0, axis=1)

您还必须将结果分配给新列 (z['c'])。