Pandas：np.where 在数据帧上有多个条件答案

【问题标题】：Pandas: np.where with multiple conditions on dataframesPandas：np.where 在数据帧上有多个条件
【发布时间】：2015-02-27 07:21:14
【问题描述】：

大家好，我翻遍了 SO 和 google，但找不到类似的东西......

我有一个数据框 x（基本上由一行和 300 列组成）和另一个大小相同但数据不同的数据框 y。我想修改 x 使其为 0，如果它与 y 有不同的符号并且 x 本身不是 0，否则保持原样。所以这需要在多个条件下使用 np.where 。但是，我看到的多个条件示例都使用标量，当我使用相同的语法时，它似乎不起作用（最终将 -everything- 设置为零，没有错误）。我担心隐藏在某处或其他地方的引用分配问题（转移后 y 是 x，但据我所知，此代码上方没有上游问题）有什么想法吗？

我要调试的代码是：

tradesmade[i:i+1] = np.where((sign(x) != sign(y)) & (sign(x) != 0), 0, x)

它只返回一堆零。我也试过了

tradesmade[i:i+1][(sign(x) != sign(y)) * (sign(x) != 0)] = 0

但这似乎也不起作用。我已经在这几个小时了，完全不知所措。请帮忙！

【问题讨论】：

为什么要使用单行 300 列的 DataFrame 而不是 Series？
哈哈，是的，我应该预料到这个问题。我实际上正在迭代该数据帧的> 3000行，但是每次计算都取决于先前行的结果，因此必须一次走一行。我知道向量化的重要性和速度，但优先考虑得到答案（我似乎也没有成功......）
子句sign(x) != 0 是不必要的。

标签： python pandas multiple-conditions

【解决方案1】：

当y 元素等于零时，我不清楚您究竟要做什么......无论如何，这个答案的关键点是“使用np.logical_{and,not,or,xor} 函数” .

我认为以下内容虽然与您的示例不同，但可以满足您的需求，但如果我错了，您应该能够结合不同的测试来实现您想要的，

x = np.where(np.logical_or(x*y>0, y==0), x, 0)

【讨论】：

您花了很长时间才认识到我的答案绝对伟大，但最终您接受了它！ ... 说真的：感谢您抽出宝贵的时间回去勾选我的这个答案...
哈哈我当时不是一个非常活跃的 SO 用户。因为我在回复你的评论时又做了一次。我想知道我们能坚持多久

【解决方案2】：

类似于@gboffi 的帖子，但根据我的理解尝试更集中于您的原始请求：

x = np.where(np.logical_and((x*y) < 0, x != 0))

或

x = np.where(((x*y) < 0) & (x != 0)))

【讨论】：