python - 使用 Lambdas 的 Panda Dataframes 条件语句

Question

我被困在一个简单的问题上。我正在尝试在 Panda 数据框中建立一个列，它只会拉高男性的年龄 (0)，但由于某种原因我无法遍历数据框(它只会重复第一个结果，即 22)。

这是我的代码:

new_tab['menage'] = new_tab.Gender.apply(
        lambda x: new_tab.iloc[:,1] if x==0 
        else 0)

    Original Age    Gender  menage
0   22.0    0   22.0
1   38.0    1   0.0
2   26.0    1   0.0
3   35.0    1   0.0
4   35.0    0   22.0

我特别尝试为 lambda 执行此操作，同时认识到还有其他可用的替代方法。

我敢肯定这是一件非常简单的事情，但作为编码新手，目前我无法理解。

任何帮助都会很棒。

谢谢

Answer 1

您当前的操作不起作用，因为 new_tab.iloc[:,1] 每次 lambda 都被应用了> 被调用(而不是像您期望的那样以迭代方式)。但是，除了 apply 之外，还有更快的选项。

选项 1
掩码

v = df['Original Age'].mask(df['Gender'].astype(bool)).fillna(0)
v

0    22.0
1     0.0
2     0.0
3     0.0
4    35.0
Name: Original Age, dtype: float64

df['menage'] = v

---

选项 2
np.where

np.where(df['Gender'], 0, df['Original Age'])

0    22.0
1     0.0
2     0.0
3     0.0
4    35.0
Name: Original Age, dtype: float64

---

选项 3
使用 apply 的循环解决方案将涉及在整个 df 上调用 apply，因为您需要在 lambda 中访问多个列。

df.apply(lambda r: r['Original Age'] if r['Gender'] == 0 else 0, axis=1)

0    22.0
1     0.0
2     0.0
3     0.0
4    35.0
dtype: float64