我有以下数据帧：
example = pd.DataFrame({"dirr":[1,0,-1,-1,1,-1,0],
"value": [125,130,80,8,150,251,18],
"result":[np.NaN for _ in range(7)]})
我想用cummin（）和cummax（）对它执行以下操作：
example["result"].apply(lambda x : x= example["value"].cummax() if example["dirr"]==1
else x= example["value"].cummin() if example["dirr"]==-1
else x= NaN if if example["dirr"]==0
)
这将返回：
error: invalid syntax。有谁能帮我把那个整理一下吗？
这将是预期的产出：
example = pd.DataFrame({"dirr":[1,0,-1,-1,1,-1,0],
"value": [125,130,80,8,150,251,18],
"result":[125, NaN, 80, 8, 150, 8, NaN]})
编辑：
因此，根据@su79eu7k的回答，以下函数将起作用：
def calc(x):
if x['dirr'] == 1:
return np.diag(example["value"].cummax())
elif x['dirr'] == -1:
return np.diag(example["value"].cummin())
else:
return np.nan
我应该可以把它塞进一个lambda中，但是仍然被语法错误阻塞。。。我还是看不到？
example["result"]=example.apply(lambda x : np.diag(x["value"].cummax()) if x["dirr"]==1
else np.diag(x["value"].cummin()) if x["dirr"]==-1
else NaN if x["dirr"]==0
)
最后一个小小的推动你们会非常感激的。
最佳答案
我认为@3novak的解决方案简单快捷。但是如果你真的想使用apply函数，
def calc(x):
if x['dirr'] == 1:
return example["value"].cummax()
elif x['dirr'] == -1:
return example["value"].cummin()
else:
return np.nan
example['result'] = np.diag(example.apply(calc, axis=1))
print example
dirr result value
0 1 125.0 125
1 0 NaN 130
2 -1 80.0 80
3 -1 8.0 8
4 1 150.0 150
5 -1 8.0 251
6 0 NaN 18
关于python - Pandas -Python:Apply()和if/then逻辑，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/41420929/