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基于条件语句将条件列C设置为a列或B列的最快方法
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<p>我有一个2毫米的数据帧。我有一个问题,在用分隔符拆分一个列之后,似乎没有一致数量的列合并到这个拆分中</p> <p>为了解决这个问题,我尝试使用一个有条件的新列C,其中,如果条件为true,则应等于列a。如果为false,则设置为等于列B</p> <p><strong>编辑</strong>:在尝试提供的解决方案时,我尝试了下面列出的一些代码,但没有更新任何行。下面是我正在使用的数据集的一个更好的示例:</p> <pre><code> Scenario meteorology time of day 0 xxx D7 Bus. Hours 1 yyy F3 Offshift 2 zzz Bus. Hours NaN 3 aaa Offshift NaN 4 bbb Offshift NaN </code></pre> <p>前两排排列整齐。场景、气象学和时间已从合并列中正确分割出来。然而,在其他行上,合并列没有气象学数据。因此,“一天中的时间”数据填充在“气象学”中,导致“一天中的时间”为nan</p> <p>以下是建议的方法:</p> <pre><code>from dask import dataframe as dd ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=10) ddf[(ddf.met=='Bus. Hours') | (ddf.met == 'Offshift')]['time'] = ddf['met'] ddf[(ddf.met=='Bus. Hours') | (ddf.met == 'Offshift')]['met'] = np.nan </code></pre> <p>这不会更新“time”或“met”中的相应行</p> <p>我也尝试过在熊猫身上这样做:</p> <pre><code>df.loc[(df.met == 'Bus.Hours') | (df.met == 'Offshift'), 'time'] = df['met'] df.loc[(df.met == 'Bus.Hours') | (df.met == 'Offshift'), 'met'] = np.nan </code></pre> <p>这种方法可以运行,但似乎无限期地挂起</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>工作解决方案根据评论进行了修改,结果如下:</p> <pre><code>cond = df.met.isin(['Bus. Hours', 'Offshift']) df['met'] = np.where(cond, np.nan, df['met']) df['time'] = np.where(cond, df['met'], df['time']) </code></pre>
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