odpowiednik pandy np. Gdzie

Question

np.where ma semantykę wektoryzowanego if/else (podobnie jak metoda DataFrame Apache Sparka o nazwie when/otherwise). Wiem, że mogę używać np.where na pandach Series, ale pandas często definiuje własny interfejs API zamiast zwykłych funkcji numpy, co jest zwykle wygodniejsze przy użyciu pd.Series/pd.DataFrame.

Oczywiście, znalazłem pandas.DataFrame.where. Jednak na pierwszy rzut oka ma zupełnie inną semantykę. Nie mogłem znaleźć sposób, aby przepisać najbardziej podstawowy przykład np.where korzystających pand where:

# df is pd.DataFrame 
# how to write this using df.where? 
df['C'] = np.where((df['A']<0) | (df['B']>0), df['A']+df['B'], df['A']/df['B']) 

jestem brakuje czegoś oczywiste? Czy też panda where jest przeznaczona do zupełnie innego zastosowania, pomimo tej samej nazwy, co np.where?

Answer 1

Spróbuj:

(df['A'] + df['B']).where((df['A'] < 0) | (df['B'] > 0), df['A']/df['B']) 

Różnica między numpywhere i DataFramewhere to, że wartości domyślne są dostarczane przez DataFrame że metoda where jest wezwał (docs).

tj.

np.where(m, A, B) 

jest z grubsza odpowiednikiem

A.where(m, B) 

Jeśli chcesz podobną sygnaturę połączeń przy użyciu pandy, można skorzystać z the way method calls work in Python:

pd.DataFrame.where(cond=(df['A'] < 0) | (df['B'] > 0), self=df['A'] + df['B'], other=df['A']/df['B']) 

lub bez kwargs (uwaga: że kolejność argumentów jest różna od numpywhereargument order):

pd.DataFrame.where(df['A'] + df['B'], (df['A'] < 0) | (df['B'] > 0), df['A']/df['B'])