Pandaları kullanarak iki sütunu karşılaştırın

Bunu bir başlangıç ​​noktası olarak kullanmak:

a = [['10', '1.2', '4.2'], ['15', '70', '0.03'], ['8', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three'])

Out[8]: 
  one  two three
0   10  1.2   4.2
1   15  70   0.03
2    8   5     0

ifPandalar içinde bir ifade gibi bir şey kullanmak istiyorum .

if df['one'] >= df['two'] and df['one'] <= df['three']:
    df['que'] = df['one']

Temel olarak, her satırı ifade yoluyla kontrol edin if, yeni sütun oluşturun.

Dokümanlar kullanmamızı söylüyor .allama örnek yok ...

Np.where'i kullanabilirsiniz . Eğer condbir Boole dizidir ve Ave Bdaha sonra, diziler

C = np.where(cond, A, B)

C'yi Anerede condDoğru ve BNerede condYanlış'a eşit olarak tanımlar .

import numpy as np
import pandas as pd

a = [['10', '1.2', '4.2'], ['15', '70', '0.03'], ['8', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three'])

df['que'] = np.where((df['one'] >= df['two']) & (df['one'] <= df['three'])
                     , df['one'], np.nan)

verim

  one  two three  que
0  10  1.2   4.2   10
1  15   70  0.03  NaN
2   8    5     0  NaN

Birden fazla koşulunuz varsa, bunun yerine np.select'i kullanabilirsiniz . Örneğin, eğer arzu df['que']eşit df['two']zaman df['one'] < df['two']sonra,

conditions = [
    (df['one'] >= df['two']) & (df['one'] <= df['three']), 
    df['one'] < df['two']]

choices = [df['one'], df['two']]

df['que'] = np.select(conditions, choices, default=np.nan)

verim

  one  two three  que
0  10  1.2   4.2   10
1  15   70  0.03   70
2   8    5     0  NaN

Ne df['one'] >= df['two']zaman df['one'] < df['two']Yanlış olduğunu varsayabilirsek , koşullar ve seçimler basitleştirilebilir.

conditions = [
    df['one'] < df['two'],
    df['one'] <= df['three']]

choices = [df['two'], df['one']]

( NaN'ler varsa df['one']veya df['two']içeriyorsa varsayım doğru olmayabilir .)

Bunu not et

a = [['10', '1.2', '4.2'], ['15', '70', '0.03'], ['8', '5', '0']]
df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three'])

dize değerlerine sahip bir DataFrame tanımlar. Sayısal göründükleri için, bu dizeleri kayan sayılara dönüştürmeniz daha iyi olabilir:

df2 = df.astype(float)

Ancak bu, sonuçları değiştirir, çünkü dizeler karakter karakter karşılaştırırken kayan sayılar sayısal olarak karşılaştırılır.

In [61]: '10' <= '4.2'
Out[61]: True

In [62]: 10 <= 4.2
Out[62]: False

.equalsSütunlar veya tüm veri çerçeveleri için kullanabilirsiniz .

df['col1'].equals(df['col2'])

Eşit iseler, bu ifade dönecektir True, aksi takdirde False.

Apply () kullanabilir ve bunun gibi bir şey yapabilirsiniz

df['que'] = df.apply(lambda x : x['one'] if x['one'] >= x['two'] and x['one'] <= x['three'] else "", axis=1)

veya lambda kullanmamayı tercih ederseniz

def que(x):
    if x['one'] >= x['two'] and x['one'] <= x['three']:
        return x['one']
    return ''
df['que'] = df.apply(que, axis=1)

Bir yol, sütunu indekslemek için bir Boole serisi kullanmaktır df['one']. Bu size, Truegirişlerin aynı satırla aynı değere sahip olduğu df['one']ve Falsedeğerlerin olduğu yeni bir sütun verir NaN.

Boole dizisi sadece sizin ififadenizle verilir ( &bunun yerine kullanılması gerekli olmasına rağmen and):

>>> df['que'] = df['one'][(df['one'] >= df['two']) & (df['one'] <= df['three'])]
>>> df
    one two three   que
0   10  1.2 4.2      10
1   15  70  0.03    NaN
2   8   5   0       NaN

İsterseniz NaNdeğerleri diğer değerlerle değiştirilmesi için kullanabileceğiniz fillnayeni bir sütun üzerinde yöntemini que. 0Buradaki boş dize yerine kullandım :

>>> df['que'] = df['que'].fillna(0)
>>> df
    one two three   que
0   10  1.2   4.2    10
1   15   70  0.03     0
2    8    5     0     0

Her bir koşulu parantez içine alın ve ardından &koşulları birleştirmek için operatörü kullanın:

df.loc[(df['one'] >= df['two']) & (df['one'] <= df['three']), 'que'] = df['one']

Eşleşmeyi ~tersine çevirmek için yalnızca ("değil" operatörü) kullanarak eşleşmeyen satırları doldurabilirsiniz :

df.loc[~ ((df['one'] >= df['two']) & (df['one'] <= df['three'])), 'que'] = ''

Sen kullanmak gerekir &ve ~yerine andve notçünkü &ve ~operatörler iş eleman-eleman.

Nihai sonuç:

df
Out[8]: 
  one  two three que
0  10  1.2   4.2  10
1  15   70  0.03    
2   8    5     0  

np.selectVeri çerçevesinden kontrol edilecek birden fazla koşulunuz varsa ve farklı bir sütunda belirli bir seçim çıktığında kullanın

conditions=[(condition1),(condition2)]
choices=["choice1","chocie2"]

df["new column"]=np.select=(condtion,choice,default=)

Not: Koşulların ve seçeneklerin hiçbiri eşleşmemelidir, iki farklı koşul için aynı seçeneklere sahipseniz metni seçimde tekrarlayın

Bence OP'nin sezgisine en yakın olanın satır içi bir ifadesidir:

df['que'] = (df['one'] if ((df['one'] >= df['two']) and (df['one'] <= df['three']))