python - 要检查 Pandas Dataframe 列是否为 TRUE/FALSE，如果为 TRUE，则检查另一列是否满足条件并生成具有值 PASS/FAIL 的新列

Question

输入解释:
我有一个数据框“df”，它包含“空间”和“阈值”列。

Space   Threshold

TRUE    0.1

TRUE    0.25

FALSE   0.5

FALSE   0.6

要考虑的场景:
当 df['Space'] 为 TRUE 时，检查 df['Threshold']<=0.2，如果两个条件都满足，则生成一个名为 df['Space_Test'] 且值为 PASS/FAIL 的新列。如果 df['Space'] 值为 FALSE，则将 'FALSE' 作为值放入新生成的列 df['Space_Test']。
预期输出:

Space   Threshold   Space_Test

TRUE    0.1         PASS

TRUE    0.25        FAIL

FALSE   0.5         FALSE   

FALSE   0.6         FALSE   

尝试过的代码:
已经针对上述场景尝试了下面提到的代码行，但不起作用。

df['Space_Test'] = np.where(df['Space'] == 'TRUE',np.where(df['Threshold'] <= 0.2, 'Pass', 'Fail'),'FALSE')

需要帮助来解决这个问题。提前致谢!

Answer 1

如果 TRUE 是 boolean 值，您的解决方案仅通过 df['Space'] 比较来简化:

df['Space_Test'] = np.where(df['Space'],
                   np.where(df['Threshold'] <= 0.2, 'Pass', 'Fail'),'FALSE')
print (df)
   Space  Threshold Space_Test
0   True       0.10       Pass
1   True       0.25       Fail
2  False       0.50      FALSE
3  False       0.60      FALSE

numpy.select 的替代方案:

m1 = df['Space']
m2 = df['Threshold'] <= 0.2
df['Space_Test'] = np.select([m1 & m2, m1 & ~m2], ['Pass', 'Fail'],'FALSE')
print (df)
   Space  Threshold Space_Test
0   True       0.10       Pass
1   True       0.25       Fail
2  False       0.50      FALSE
3  False       0.60      FALSE