根据Pandas上的列值应用lambda
根据Pandas上的列值应用lambda
提问于 2017-10-16 23:07:44
我有一个数据框架，根据列Order的值，我想取Value列的值并进行一些计算。
DataFrame1
Order Shares Value
2011-01-10 BUY 1300 340.99
2011-01-10 SELL 1200 340.99
2011-01-11 SELL 1100 330.99 代码行：
impacts['NewValue']=float(impacts.Order.apply(lambda x: (impacts.Value + (impacts.Value * 0.006)) if x == 'SELL' else (impacts.Value - (impacts.Value * 0.006))))错误：
TypeError: ufunc 'multiply‘不包含具有签名匹配类型的循环( dtype('S32') dtype('S32') dtype('S32')
我的理解是，错误是由数字的内容引起的，因此我尝试将其转换为浮点数。
预期输出
Order Shares Value NewValue
2011-01-10 BUY 1300 340.99 338.94
2011-01-10 SELL 1200 340.99 343.03
2011-01-11 SELL 1100 330.99 332.97任何帮助都是受欢迎的。谢谢!
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-10-16 23:11:00
希望它有帮助：-)(只修改您自己的代码，您的示例代码将返回错误)
df.apply(lambda x: (x.Value + (x.Value * 0.006)) if x.Order == 'SELL' else (x.Value - (x.Value * 0.006)),axis=1)
Out[790]:
2011-01-10 338.94406
2011-01-10 343.03594
2011-01-11 332.97594
dtype: float64获得df
df['NewValue']=df.apply(lambda x: (x.Value + (x.Value * 0.006)) if x.Order == 'SELL' else (x.Value - (x.Value * 0.006)),axis=1)
df
Out[792]:
Order Shares Value NewValue
2011-01-10 BUY 1300 340.99 338.94406
2011-01-10 SELL 1200 340.99 343.03594
2011-01-11 SELL 1100 330.99 332.97594我将使用np.where
import numpy as np
np.where(df.Order=='SELL',(df.Value + (df.Value * 0.006)),(df.Value - (df.Value * 0.006)) )
Out[794]: array([ 338.94406, 343.03594, 332.97594])在重新分配之后
df['NewValue']=np.where(df.Order=='SELL',(df.Value + (df.Value * 0.006)),(df.Value - (df.Value * 0.006)) )
df
Out[796]:
Order Shares Value NewValue
2011-01-10 BUY 1300 340.99 338.94406
2011-01-10 SELL 1200 340.99 343.03594
2011-01-11 SELL 1100 330.99 332.97594Stack Overflow用户
发布于 2017-10-16 23:27:00
(对评论来说太长了)下面是温的np.where的更简洁的版本
i = np.where(df.Order == 'SELL', 1, -1) * 0.006
df.Value = df.Value.mul(i) + df.Value
print(df.Value)
2011-01-10 338.94406
2011-01-10 343.03594
2011-01-11 332.97594
dtype: float64使用df.Order确定操作前的符号。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/46780270
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