Pandasの条件付き行に基づく新しい列

Question

データフレームで操作しようとしていますが、組み込みのPandas Operationsを使用して問題を解決する方法がわかりません（実際には私のコードは私はより洗練されたソリューションを構築しようとしています）。私はO1/W1の分割に基づいているがC1の値に応じoriginal_dfに新しい列を内蔵する必要が

original_df = [o1, o2, o3, o4] 
weights_df = [w1, w2, w3, w4] 
conditions_df = [c1, c2, c3, c4] 

説明カラムで定義された次のデータフレーム、与えられ withは値を取る "+"または " - "私は-o1/w1操作を行う必要があります。

は限り私が行ったようだった。

もちろん、私は二つの用語を分けが、条件を適用せず、私はマップを行うと機能を適用しようとしているが、私はどのようにわからない

orignal_df['newcolumn'] = original_df/weights_df 

関数に3番目の列を追加できます。

Answer 1

あなたは条件によってマスクにnumpy.whereを使用することができます。

#data from lisa answer 
#df = pd.DataFrame({'x':original_df, 'y':weights_df, 'z':conditions_df}) 

df['new_feature'] = df['x']/df['y'] * np.where(df['z'] > 2, 1, -1) 
print (df) 
    x y z new_feature 
0 100 10 1  -10.0 
1 200 20 2  -10.0 
2 300 30 3   10.0 
3 400 40 4   10.0 

タイミング：

#4k rows 
df = pd.concat([df]*1000).reset_index(drop=True) 

#lisa answer 
In [95]: %timeit df['new_feature1'] = df.apply(lambda p: div(p['x'], p['y'], p['z']), axis=1) 
10 loops, best of 3: 123 ms per loop 

In [96]: %timeit df['new_feature2'] = df['x']/df['y'] * np.where(df['z'] > 2, 1, -1) 
1000 loops, best of 3: 595 µs per loop 

Answer 2

original_df = [100, 200, 300, 400] 
weights_df = [10, 20, 30, 40] 
conditions_df = [1, 2, 3, 4] 

df = pd.DataFrame({'x':original_df, 'y':weights_df, 'z':conditions_df}) 
def div(x, y, z): 
    if z > 2: 
     return float(x/y) 
    else: 
     return float(-1*x/y) 

df['new_feature'] = df.apply(lambda p: div(p['x'], p['y'], p['z']), axis=1) 

これが解決の一つの方法です。 conditions_dfに '+'/' - 'が含まれている場合は、それに応じてdef div(x, y, z)の条件を変更することができます。