Pandas：从列值中减去一个单元格值答案

【问题标题】：Pandas: subtracting one cell value from column valuesPandas：从列值中减去一个单元格值
【发布时间】：2019-02-25 19:16:11
【问题描述】：

问这个问题是因为我的新单元格中填充了 NaN，我在这里找不到我需要的答案。

假设我有以下数据框（这是一个更大的拼接数据框的虚拟子集：

pd.DataFrame(np.array([['onset', 100], ['NaN', 200], ['NaN', 350], ['NaN', 400]]), columns=['Event', 'Time'])

所以：

      Event  Time
   0  onset  100
   1  NaN    200
   2  NaN    350
   3  NaN    400

我想创建一个具有相对时间戳的列，例如：

      Event  Time  reltime
   0  onset  100   0
   1  NaN    200   100
   2  NaN    350   250
   3  NaN    400   300

我会怎么做呢？我想我会在开始时用loc 定位时间，然后从列中减去该值，如下所示：

onsettime = df.loc[df['Event']=='onset', 'Time']
df['onsetlatency'] = df['Time']-onsettime

信息：

[In] print onsettime
[Out] 0    100
Name: Time, dtype: int64

但是，这仅适用于第一行，即使两个值都是 int64。（如下）

      Event  Time  reltime
   0  onset  100   0.0
   1  NaN    200   NaN
   2  NaN    350   NaN
   3  NaN    400   NaN

正确的方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

如果始终存在值onset，则通过索引查找第一个值：

df['Time'] = df['Time'].astype(int)

onsettime = df.loc[df['Event']=='onset', 'Time'].values[0]
df['onsetlatency'] = df['Time'] - onsettime

print (df)
   Event  Time  onsetlatency
0  onset   100             0
1    NaN   200           100
2    NaN   350           250
3    NaN   400           300

更通用的解决方案 - 如果值 onset 不存在，则获取 0：

onsettime = df.loc[df['Event']=='onset', 'Time']
df['onsetlatency'] = df['Time'] - next(iter(onsettime), 0)

【讨论】：

我不知道为什么我们必须转换为int。在pd.Dataframe()，我们正在接受int。但是如果不转换它会给出str 错误，你能告诉我吗？
@Nihal - DataFrame 构造函数有问题，这里使用np.array，所以所有值都转换为字符串数组（因为NaN 字符串）。
@Nihal - 通过print (np.array([['onset', 100], ['NaN', 200], ['NaN', 350], ['NaN', 400]]))检查它
@Nihal 在创建时使用字典可以避免这样的问题。例如这个df = pd.DataFrame({'Event': ['onset', 'NaN', 'NaN', 'NaN'], 'Time': [100, 200, 350, 400]}) 不需要转换成int 类型。
@jezrael 你能帮忙解决这个问题吗stackoverflow.com/questions/54865312/…

【解决方案2】：

试试这个：

onsettime = df.loc[df['Event']=='onset', 'Time']
df['onsetlatency'] = df['Time'].apply(lambda x: float(x) - float(onsettime[0]))

【讨论】：