Python：条件付きで2つの他の列（負の値を含む）に基づいて新しい列を作成する

Question

現在、以下のデータフレームがあります。最初の2つの列は私が持っているものです...そして、私は3番目の列（ 'Value_2_Replaced'）を作成したいと思います。本質的

VALUE_1が正の数であれば、私は値2とVALUE_1を比較すると小さい値を有するものは、3番目の列に配置されます。

わかりにくい部分は、値2が負の場合です。 Value_2が負でValue_1より大きい場合、Value_2_ReplacedをValue_1と同じにしたいが、負の値は保持したい。

以下は私が試したコードですが、負のValue_2の状況を考慮していません。どんな助けでも大歓迎です！

df["Value_2_Replaced"] = df[["Value_1", "Value_2"]].min(axis=1) 

Answer 1

あなたが列Value_1とValue_2の絶対分でValue_2の符号を掛けるかもしれない：

df["Value_2_Replaced"] = pd.np.sign(df.Value_2) * df[["Value_1", "Value_2"]].abs().min(1) 

df 
#Account Value_1 Value_2 Value_2_Replaced 
#0  A  100  200    100 
#1  B  200  400    200 
#2  C  300  -400   -300 
#3  D  700  -800   -700 

Answer 2

チェックあなたのcolumsの絶対値abs()

import pandas as pd 

a = {"account":(1, 2), "col1":(100, 700), "col2":(200, -800)} 

df = pd.DataFrame.from_dict(a) 

def col2_replaced(df): 
    if (abs(df['col1'] < abs(df['col2']))) and df['col2'] < 0: 
     return -df['col1'] 
    elif (abs(df['col1'] < abs(df['col2']))) and df['col2'] > 0: 
     return df['col1'] 
    else: 
     return df['col2'] 

df['col2_replaced'] = df.apply(col2_replaced, axis=1) 

dataframe before running function

dataframe after running function

これは、jupyterノートブックにまとめた例です。

この関数は、問題の2つの列の絶対値をチェックし、それらを比較します。次に、関数が呼び出されると、新しい列が作成され、サンプルスクリーンショットで探していた出力が得られます。