python - 如何根据另一列中的值将函数应用于 Pandas 中的列？

Question

提前感谢您的阅读。

我有一个数据框:

df = pd.DataFrame({'Words':[{'Sec': ['level']},{'Sec': ['levels']},{'Sec': ['level']},{'Und': ['ba ']},{'Pro': ['conf'],'ProAbb': ['cth']}],'Conflict':[None,None,None,None,'Match Conflict']})


         Conflict                                     Words
0            None                      {u'Sec': [u'level']}
1            None                     {u'Sec': [u'levels']}
2            None                      {u'Sec': [u'level']}
3            None                        {u'Und': [u'ba ']}
4  Match Conflict  {u'ProAbb': [u'cth'], u'Pro': [u'conf']}

我想应用一个例程，对于 'Words' 中的每个元素，检查是否 Conflict = 'Match Conflict'，如果是，则对'Words' 中的值。

例如，使用以下占位符函数:

def func(x):
    x = x.clear()
    return x

我写:

df['Words'] = df[df['Conflict'] == 'Match Conflict']['Words'].apply(lambda x: func(x))

我的预期输出是:

         Conflict                                     Words
0            None                      {u'Sec': [u'level']}
1            None                     {u'Sec': [u'levels']}
2            None                      {u'Sec': [u'level']}
3            None                        {u'Und': [u'ba ']}
4  Match Conflict                                        None

相反，我得到:

         Conflict Words
0            None   NaN
1            None   NaN
2            None   NaN
3            None   NaN
4  Match Conflict  None

该函数仅应用于具有 Conflict = 'Match Conflict' 的行，但以其他行为代价(全部变为 None。我假设其他行将保持不变；显然情况并非如此。

你能解释一下我如何在不删除 Words 列中的所有信息的情况下实现我想要的输出吗？我相信答案可能在于 np.where 但我无法完成这项工作，这是我能想到的最好的办法。

非常感谢任何帮助。谢谢。

Answer 1

您可以尝试仅更新那些使用 .loc 条件匹配的行:

df.loc[df['Conflict'] == 'Match Conflict', 'Words'] = df.loc[df['Conflict'] == 'Match Conflict', 'Words'].apply(lambda x: func(x))