python - 按列条件计算的DataFrame列

我是Python的新手，正在尝试根据同一数据框的另一列的条件来计算数据框的新列。

我有一个带有A，B，C，D，E列的DataFrame。

我需要计算新列F：

F = A - B if E == 'Y'
F = A - (C + D) if E == 'N'

我尝试使用功能Apply，但是它不起作用。

这是我的代码：

def my_funcion(column):
    if column == 'N' :
        return df['B']
    if column== 'Y' :
        return (df['C'] + df['D'])
df['F'] = df['A'] - df.apply(myfunction(df['E'], axis=1)

但是它显示了这个错误：


  ValueError：（'系列的真值不明确。请使用a.empty，
      a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）。'，u'发生在索引0'

最佳答案

我认为您可以使用numpy.where：

如果E中只有Y和N值的解决方案：

np.random.seed(145)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10,size=(5,4)), columns=list('ABCD'))
df['E'] = ['Y'] * 3 + ['N'] * 2

df['F'] = np.where(df['E'] == 'Y', df['A'] - df['B'], df['A'] - (df['C'] + df['D']))
print (df)

   A  B  C  D  E   F
0  5  5  6  7  Y   0
1  2  5  8  5  Y  -3
2  1  2  0  8  Y  -1
3  4  5  8  9  N -13
4  1  6  7  6  N -12

如果在E列中不仅是N和Y的解决方案：

np.random.seed(145)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10,size=(5,4)), columns=list('ABCD'))
df['E'] = ['Y'] * 2 + ['N'] * 2  + ['X']

df['F'] = np.where(df['E'] == 'Y', df['A'] - df['B'],
          np.where(df['E'] == 'N', df['A'] - (df['C'] + df['D']), 100))
print (df)

   A  B  C  D  E    F
0  5  5  6  7  Y    0
1  2  5  8  5  Y   -3
2  1  2  0  8  N   -7
3  4  5  8  9  N  -13
4  1  6  7  6  X  100

如果要使用apply（较慢）：

def my_funcion(column):
    if column['E'] == 'Y' :
        return column['B']
    if column['E'] == 'N' :
        return (column['C'] + column['D'])

df['F'] = df['A'] - df.apply(my_funcion, axis=1)
print (df)

   A  B  C  D  E   F
0  5  5  6  7  Y   0
1  2  5  8  5  Y  -3
2  1  2  0  8  N  -7
3  4  5  8  9  N -13
4  1  6  7  6  N -12