比较pandas数据框中的两列以创建第三列
我有以下数据框:
In [25]: df1Out[25]:
a b
0 0.752072 0.813426
1 0.868841 0.354665
2 0.944651 0.745505
3 0.485834 0.163747
4 0.001487 0.820176
5 0.904039 0.136355
6 0.572265 0.250570
7 0.514955 0.868373
8 0.195440 0.484160
9 0.506443 0.523912
现在,我想创建另一个列,df1['c']
其值在df1['a']
和之间最大df1['b']
。因此,我希望将其作为输出:
In [25]: df1Out[25]:
a b c
0 0.752072 0.813426 0.813426
1 0.868841 0.354665 0.868841
2 0.944651 0.745505 0.944651
3 0.485834 0.163747 0.485834
4 0.001487 0.820176 0.820176
我试过了 :
In [23]: df1['c'] = np.where(max(df1['a'], df1['b'], df1['a'], df1['b'])
但是,这会引发语法错误。我没有任何方法可以在熊猫中做到这一点。我的实际数据框太复杂了,因此我想为此提供一个通用的解决方案。有任何想法吗?
回答:
您可以使用Series.where
:
df['c'] = df.b.where(df.a < df.b, df.a)print (df)
a b c
0 0.752072 0.813426 0.813426
1 0.868841 0.354665 0.868841
2 0.944651 0.745505 0.944651
3 0.485834 0.163747 0.485834
4 0.001487 0.820176 0.820176
5 0.904039 0.136355 0.904039
6 0.572265 0.250570 0.572265
7 0.514955 0.868373 0.868373
8 0.195440 0.484160 0.484160
9 0.506443 0.523912 0.523912
解决方案numpy.where
:
df['c'] = np.where(df['a'] > df['b'], df['a'], df['b'])print (df)
a b c
0 0.752072 0.813426 0.813426
1 0.868841 0.354665 0.868841
2 0.944651 0.745505 0.944651
3 0.485834 0.163747 0.485834
4 0.001487 0.820176 0.820176
5 0.904039 0.136355 0.904039
6 0.572265 0.250570 0.572265
7 0.514955 0.868373 0.868373
8 0.195440 0.484160 0.484160
9 0.506443 0.523912 0.523912
或更简单的发现max
:
df['c'] = df[['a','b']].max(axis=1)print (df)
a b c
0 0.752072 0.813426 0.813426
1 0.868841 0.354665 0.868841
2 0.944651 0.745505 0.944651
3 0.485834 0.163747 0.485834
4 0.001487 0.820176 0.820176
5 0.904039 0.136355 0.904039
6 0.572265 0.250570 0.572265
7 0.514955 0.868373 0.868373
8 0.195440 0.484160 0.484160
9 0.506443 0.523912 0.523912
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