python - pandas:使用具有相同索引的第二个系列来更改一个系列

Question

最近我正在用 pandas 做两个系列的工作:

• 第一个系列包含纯数字数据
• 第二个系列包含分类数据:“Plus”、“Minus”和 NaN。

示例数据:

first_series = pandas.Series([0.000003, 0.004991, 0.004991])
second_series = pandas.Series(["Plus", "Minus", np.nan], dtype="object",
                              index=first_series.index)

(在现实场景中，第二个系列是使用与第一个系列相同的索引以编程方式构建的，但这里只是一个简化的示例)

我首先要做一些操作:

first_series = np.log2(1 / first_series)

然后我需要反转相应“减”条目的符号(乘以-1)，并转向 NaN 第二个系列中的 NaN.

后一部分工作正常:

first_series[np.invert(second_series.notnull())] = np.nan

print first_series

0    18.567557
1     7.646459
2          NaN
Name: Example data

但是我有点坚持前一部分。如何使用第二个系列中的信息(假设它们具有相同的索引)来切换第一个系列中的符号？

作为引用，应用后，first_series应该变成这样:

0    18.567557
1    -7.646459
2          NaN
Name: Example data

Answer 1

first_series[second_series == 'Minus'] *= -1
first_series[second_series.isnull()] = np.nan

给你:

0    18.346606
1    -7.646455
2          NaN