Pandas Dataframe 逐行填充新列答案

【问题标题】：Pandas Dataframe row by row fill new columnPandas Dataframe 逐行填充新列
【发布时间】：2014-06-20 12:48:52
【问题描述】：

我正在尝试对 Pandas 数据框执行逐行操作：

df = pd.DataFrame(columns=['Product', 'Price', 'Buy', 'Sell'])
df.loc[len(df.index)] = ["Apple", 1.50, 3, 2]
df.loc[len(df.index)] = ["Banana", 0.75, -8, 4]
df.loc[len(df.index)] = ["Carrot", 2.00, -6, -3]
df.loc[len(df.index)] = ["Blueberry", 0.05, 5, 6]

基本上，我想创建一个新列“比率”来划分价格/买入或价格/卖出，具体取决于哪个 abs(buy) 或 abs(sell) 更大。我不太确定如何执行此操作...我可以使用 apply 函数吗？

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe apply

【解决方案1】：

您可以直接使用列索引 (http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html) 来比较和过滤比率。

buy_ratio = (abs(df["Buy"])  > abs(df["Sell"])) * df["Price"] / df["Buy"]
sell_ratio = (abs(df["Buy"])  <= abs(df["Sell"])) * df["Price"] / df["Sell"]
df["Ratio"] = buy_ratio + sell_ratio

在这种情况下，

条件(abs(df["Buy"]) > abs(df["Sell"])) 给出一个0/1 值列，具体取决于买入还是卖出更大。您将该列乘以价格/购买。如果售价很高，则乘数为零。
对 Sell 执行对称操作
最后将它们相加，直接使用索引设置名为“Ratio”的列。

编辑

这里是使用 apply 的解决方案 - 首先定义一个在 DataFrame 的 rows 中运行的函数。

def f(row):
  if abs(row["Buy"]) > abs(row["Sell"]):
    return row["Price"] / row["Buy"]
  else:
    return row["Price"] / row["Sell"]

最后，使用 apply 适当地设置 Ratio 列。

df["Ratio"] = df.apply(f, axis=1)

【讨论】：

感谢这项工作！但是有没有办法通过应用函数或其他东西来做到这一点？
我已使用 apply 编辑回复以包含解决方案

【解决方案2】：

这样的事情呢？仔细检查逻辑。

df['Ratio'] = df.apply(
    lambda x: (x.Price / x.Sell) if abs(x.Buy) < abs(x.Sell) else (x.Price / x.Buy),
    axis=1)

【讨论】：