python - np.logical_and 三个测试

Question

我正在尝试根据三列(3 次测试)中值的测试和结果更新数据框中的一列。

一些示例代码:

df_test = pd.DataFrame([('?',2.0,1,0,0,0), (None,2.0,1,0,0,0), 
                        (None,2.0,0,0,0,0),(None,2.0,0,1,0,0), 
                        ('?',2.0,0,0,0,0)], columns=['a','b','c','d','e','f'])
df_test.head()

当我尝试以下 df_test['g'] = np.where(np.logical_and(df_test['a'] != 'None', df_test['c'] == 0, df_test[ 'd'] == 0), True, False).astype(int)我收到错误 TypeError: return arrays must be of ArrayType 所以我尝试以下操作:

df_test = pd.DataFrame([('?',2.0,1,0,0,0), (None,2.0,1,0,0,0), 
                        (None,2.0,0,0,0,0),(None,2.0,0,1,0,0), 
                        ('?',2.0,0,0,0,0)], columns=['a','b','c','d','e','f'])
df_test['g'] = np.where(np.logical_and(df_test['a'] != None, 
                                       np.logical_and(df_test['c'] == 0, 
                                                      df_test['d'] == 0)), 
                        True, False).astype(int)
df_test.head()

在第 2 行，我希望看到 0 的地方我看到了 1，而第 4 行看起来是正确的。测试 1 (a) 应为 False，而第二个 (c) 和第三个 (d) 测试应为 True，True。假 == 真 == 真即假。

    a   b   c   d   e   f   g
0   ?   2.0 1   0   0   0   0
1   None    2.0 1   0   0   0   0
2   None    2.0 0   0   0   0   1
3   None    2.0 0   1   0   0   0
4   ?   2.0 0   0   0   0   1

我需要一种方法来评估 3 个测试并将 true 或 false 作为 int 返回。

Answer 1

对于 3 个或更多条件，使用 np.logical_and.reduce 并传递掩码列表；

mask = np.logical_and.reduce([
        df_test['a'].notna(), df_test['c'].eq(0), df_test['d'].eq(0)])
df_test['g'] = mask.astype(int)

print(df_test)
      a    b  c  d  e  f  g
0     ?  2.0  1  0  0  0  0
1  None  2.0  1  0  0  0  0
2  None  2.0  0  0  0  0  0
3  None  2.0  0  1  0  0  0
4     ?  2.0  0  0  0  0  1

后面的np.where在这里是多余的。