У меня есть следующие панды DataFrame.Pandas: Как суммировать столбцы на основе условных значений других столбцов?
import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')
print(df)
dog A B C
0 dog1 0.787575 0.159330 0.053095
1 dog10 0.770698 0.169487 0.059815
2 dog11 0.792689 0.152043 0.055268
3 dog12 0.785066 0.160361 0.054573
4 dog13 0.795455 0.150464 0.054081
5 dog14 0.794873 0.150700 0.054426
.. ....
8 dog19 0.811585 0.140207 0.048208
9 dog2 0.797202 0.152033 0.050765
10 dog20 0.801607 0.145137 0.053256
11 dog21 0.792689 0.152043 0.055268
....
создать новый столбец путем суммирования столбцов "A"
, "B"
, "C"
следующим образом:
df['total_ABC'] = df[["A", "B", "B"]].sum(axis=1)
Теперь я хотел бы сделать это на основе условного оператора, т.е. если "A" < 0.78
затем создать новый суммируется столбец df['smallA_sum'] = df[["A", "B", "B"]].sum(axis=1)
. В противном случае значение должно быть равно нулю.
Как создать условные выражения, подобные этому?
Моя мысль была бы использовать
df['smallA_sum'] = df1.apply(lambda row: (row['A']+row['B']+row['C']) if row['A'] < 0.78))
Однако, это не работает, и я не в состоянии определить ось.
Как создать столбец на основе значений других столбцов?
Вы также могли бы сделать что-то подобное для каждого df['dog'] == 'dog2'
, создать столбец dog2_sum
, т.е.
df['dog2_sum'] = df1.apply(lambda row: (row['A']+row['B']+row['C']) if df['dog'] == 'dog2'))
, но мой подход неверен.
`
Решение '.where()' отлично! благодаря – ShanZhengYang