[パンダ]新しい列を割り当てるための方法私が割り当てる知っているの文

Question

は、このようなラムダ関数に基づいて一つの列を作成/変更するために役立つことができれば上のベースステートメントをインラインで、オペレーションの外で別々に行うのではなく、ifステートメントでこれを行う。

は、操作の外に他の何もせずにこれを実現することが可能です：

df.assign(c = lambda x: x.num_col.sum() if x.num_col > 0) 

上記のコマンドが返す「にSyntaxError：無効な構文」

Answer 1

IIUCあなたは、このようにそれを行うことができます。

データ：[0:6]：

In [6]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),columns=list('ab')) 

In [7]: df 
Out[7]: 
      a   b 
0 0.493970 1.095644 
1 0.128510 -0.542144 
2 0.136247 -0.544499 
3 -0.540835 -0.100574 
4 0.052725 -0.164856 
5 -1.201619 1.578153 
6 1.921872 0.505875 
7 -2.519725 0.282050 
8 -1.581868 -0.240352 
9 -0.071207 -1.366953 

In [8]: df.iloc[:6] 
Out[8]: 
      a   b 
0 0.493970 1.095644 
1 0.128510 -0.542144 
2 0.136247 -0.544499 
3 -0.540835 -0.100574 
4 0.052725 -0.164856 
5 -1.201619 1.578153 
6 1.921872 0.505875 

は、インデックスのa列に正の値の合計を見つけてみましょう

In [9]: df.iloc[:6].query('a > 0').a.sum() 
Out[9]: 2.733322288547374 

解決策：

列の名前が変更された

In [10]: df.iloc[:6].assign(c=lambda x: x.query('a > 0').a.sum()) 
Out[10]: 
      a   b   c 
0 0.493970 1.095644 2.733322 
1 0.128510 -0.542144 2.733322 
2 0.136247 -0.544499 2.733322 
3 -0.540835 -0.100574 2.733322 
4 0.052725 -0.164856 2.733322 
5 -1.201619 1.578153 2.733322 
6 1.921872 0.505875 2.733322 

同じ：

In [11]: df.iloc[:6].rename(columns={'a':'AAA', 'b':'BBB'}).assign(c=lambda x: x.query('AAA > 0').AAA.sum()) 
Out[11]: 
     AAA  BBB   c 
0 0.493970 1.095644 2.733322 
1 0.128510 -0.542144 2.733322 
2 0.136247 -0.544499 2.733322 
3 -0.540835 -0.100574 2.733322 
4 0.052725 -0.164856 2.733322 
5 -1.201619 1.578153 2.733322 
6 1.921872 0.505875 2.733322 

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UPDATE

：はパンダ0.20.1 the .ix indexer is deprecated, in favor of the more strict .iloc and .loc indexersから始まります。

Answer 2

あなたがしているので、構文が無効です。三項条件を使用して、最初の半分だけを使用します。

df = (
    df 
    .assign(c = lambda x: x.num_col.sum() if x.num_col > 0 else 0) 
) 

注終わりelse 0の追加：あなたのケースでは

a = 1 if b > 0 else 0 

は、あなたのような何かを書くことができます：

三の条件は、あなたがこのようなif文を書くことができます。