Numpy Where 有两个以上的条件答案

【问题标题】：Numpy Where with more than 2 conditionsNumpy Where 有两个以上的条件
【发布时间】：2018-12-20 10:04:28
【问题描述】：

早安，

我有以下数据框，其中包含两列整数和一个系列（差异），计算方式为：

diff = (df["col_1"] - df["col_2"]) / (df["col_2"])

我想创建数据框的一列，其值为：

等于 0，如果 (diff >= 0) & (diff
等于 1，如果 (diff > 0.35)
等于 2，如果 (diff = - 0.35)
等于 3，如果 (diff

我试过了：

df["Class"] = np.where( (diff >= 0) &  (diff <= 0.35), 0, 
np.where( (diff > 0.35), 1, 
np.where( (diff  < 0) & (diff >=  - 0.35) ), 2, 
np.where( ((diff <  - 0.35), 3) )))

但是报如下错误：

SystemError: <built-in function where> returned a result with an error set

我该如何解决？

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy dataframe series

【解决方案1】：

您可以使用numpy.select分别指定条件和值。

s = (df['col_1'] / df['col_2']) - 1

conditions = [s.between(0, 0.35), s > 0.35, s.between(-0.35, 0), s < -0.35]
values = [0, 1, 2, 3]

df['Class'] = np.select(conditions, values, np.nan)

【讨论】：

【解决方案2】：

也可以直接使用numpy.searchsorted:

diff_classes = [-0.35,0,0.35]
def getClass(x):
    return len(diff_classes)-np.searchsorted(diff_classes,x)

df["class"]=diff.apply(getClass)

searchsorted 将为您提供x 在diff_classes 列表中的索引，然后您从 3 中减去该索引以获得所需的结果。

编辑：可读性差一点，但它也可以在一行中工作：

df["class"] = diff.apply(lambda x: 3-np.searchsorted([-0.35,0,0.35],x))

【讨论】：