Pandas：用于在 DataFrame 中设置值的三元条件运算符

Question

我有一个数据框pd。我想更改列 irr 的值，具体取决于它是高于还是低于阈值。

我怎样才能在一行中做到这一点？现在我有

pd['irr'] = pd['irr'][pd['cs']*0.63 > pd['irr']] = 1.0
pd['irr'] = pd['irr'][pd['cs']*0.63 <=  pd['irr']] = 0.0

问题当然是我改了irr，在下一行再次检查。

是否有类似 pandas 的三元条件运算符？

Answer 1

在 pandas 中没有，在 numpy 中是。

您可以使用numpy.where 或将条件创建的boolean Series 转换为float - Trues 是1.0 和Falses 是0.0：

pd['irr'] = np.where(pd['cs']*0.63 > pd['irr'], 1.0, 0.0)

或者：

pd['irr'] = (pd['cs']*0.63 > pd['irr']).astype(float)

示例：

pd = pd.DataFrame({'cs':[1,2,5],
                   'irr':[0,100,0.04]})

print (pd)
   cs     irr
0   1    0.00
1   2  100.00
2   5    0.04

pd['irr'] = (pd['cs']*0.63 > pd['irr']).astype(float)
print (pd)
   cs  irr
0   1  1.0
1   2  0.0
2   5  1.0