【问题标题】：Looping in Python: modify one column based on values in other columnsPython中的循环：根据其他列中的值修改一列
【发布时间】：2023-03-27 23:05:01
【问题描述】：

当前数据：

存储为 Pandas DataFrame

print(df)

col1 | col2 
A    | 1
B    | 3
C    | 3
D    | 7
E    | 4
C    | 3

目标：

如果 col1 是 A、C 或 E，我想创建一个将 col2 加 1 的新列。

col1 | col2  | col2_corrected
A    | 1     | 2
B    | 3     | 3
C    | 3     | 4
D    | 7     | 7
E    | 4     | 5
C    | 3     | 4

我失败的解决方案：

add_one_to_me = ['A','C','E']

if df.col1.isin(add_one_to_me):
    df.col2_corrected = df.col2 + 1
else: df.col2_corrected = df.col2

这会引发关于模棱两可的真相的错误，因为它正在评估整个系列的真相。

如何将其应用于 DataFrame 的每一行？我是 Python 和编程的新手，所以这是一个非常基本的问题。

提前致谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas loops if-statement

【解决方案1】：

# Copy the existing column over
df['col2_corrected'] = df.col2

# Increment the values of only those items where col1 is A C or E
df.loc[df.col1.isin(['A', 'C', 'E']), 'col2_corrected'] += 1

df
Out[]: 
  col1  col2  col2_corrected
0    A     1               2
1    B     3               3
2    C     3               4
3    D     7               7
4    E     4               5
5    C     3               4

你得到这个错误的原因是来自if df.col1.isin(add_one_to_me):这一行

如果我们看一下：df.col1.isin(add_one_to_me)

Out[]: 
0     True
1    False
2     True
3    False
4     True
5     True

这与if 语句不符。您可以迭代地检查col1 中的每个项目，然后将col2_corrected 加一。这可以通过使用df.apply(...) 或for index, row in df.iterrows(): 来完成

【讨论】：

出于性能目的，如果你走这条路，我会避免使用iterrows 并坚持使用apply

【解决方案2】：

你可以利用True的整数值为1的事实

df['col2_corrected'] = df['col2'] + df['col1'].isin(add_one_to_me)

【讨论】：

【解决方案3】：

您也可以使用map 的功能，即

df['new'] = df['col1'].map({'A':1,'C':1,'E':1}).fillna(0) + df['col2']

   col1  col2  new
0    A     1  2.0
1    B     3  3.0
2    C     3  4.0
3    D     7  7.0
4    E     4  5.0
5    C     3  4.0

【讨论】：