python - 基于另一列过滤 pandas 数据框

Question

这可能是一个基本问题，但我无法找到解决方案。我有两个数据框，具有相同的行和列，称为交易量和价格，如下所示

数量

Index    ProductA    ProductB     ProductC     ProductD    Limit
0          100          300          400           78       100
1          110          370           20           30       100
2           90          320          200          121       100
3          150          320          410           99       100
....

价格

Index    ProductA    ProductB     ProductC     ProductD    Limit
0           50          110          30           90        0
1           51          110          29           99        0
2           49          120          25           88        0
3           51          110          22           96        0
....

我想将 0 分配给价格数据框的“单元格”，该单元格对应的交易量小于“限制”列上的数量

所以，理想的输出是

价格

Index    ProductA    ProductB     ProductC     ProductD    Limit
0           50          110          30            0         0
1           51          110           0            0         0
2            0          120          25           88         0
3           51          110          22            0         0
....

我试过了

import pandas as pd
import numpy as np
d_price = {'ProductA' : [50, 51, 49, 51], 'ProductB' : [110,110,120,110], 
'ProductC' : [30,29,25,22],'ProductD' : [90,99,88,96], 'Limit': [0]*4}
d_volume = {'ProductA' : [100,110,90,150], 'ProductB' : [300,370,320,320], 
'ProductC' : [400,20,200,410],'ProductD' : [78,30,121,99], 'Limit': [100]*4}
Prices = pd.DataFrame(d_price)
Volumes = pd.DataFrame(d_volume)

Prices[Volumes > Volumes.Limit]=0

但我没有对价格数据框进行任何更改...显然我很难理解 boolean 切片，任何帮助都会很棒

Answer 1

问题出在

Prices[Volumes > Volumes.Limit]=0

由于每一行的限制各不相同，因此您应该使用，例如，像下面这样应用:

Prices[Volumes.apply(lambda x : x>x.Limit, axis=1)]=0