Pandas Dataframeの別の列の内容に基づいて1つの列で操作を実行

Question

列'side'の対応する値が 'B'の列'nominal'の行の負の値を変換しようとしています。私は変換されていない行を失いたくはありません。私は、下記の本を試みたが、ちょうど&とブール指標の両方の条件を使用しKeyError('%s not in index' % objarr[mask])

df[-df['nominal']].where(df['side']=='B') 

Answer 1

あなたはこの試してみてください：あなたは、サンプルのデータフレームを投稿できる

df.loc[ (df.side == 'B'), 'nominal' ] *= -1 

Answer 2

を上げるになってきました。

df[(df.side == 'B') & (df.nominal < 0)] 

か、変更する予定がある場合は、

df.loc[(df.side == 'B') & (df.nominal < 0), 'nominal'] 

例

>>> df = pd.DataFrame(dict(side=['A']*3+['B']*3, nominal = [1, -2, -2, 2, 6, -5])) 
>>> df 
    nominal side 
0  1 A 
1  -2 A 
2  -2 A 
3  2 B 
4  6 B 
5  -5 B 

>>> df.loc[(df.side == 'B') & (df.nominal < 0), 'nominal'] = 1000 

>>> df 
    nominal side 
0  1 A 
1  -2 A 
2  -2 A 
3  2 B 
4  6 B 
5  1000 B 

これはしばしば出くわすよパンダにおけるフィルタリングデータのための非常に標準的な方法です。パンダのドキュメントのBoolean Indexingを参照してください。

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更新

更新し、問題の説明については、私達はちょうど-1で私たちの目標値を乗算する累算代入演算子*=を使用することができます。

df.loc[(df.side == 'B'), 'nominal'] *= -1 

例

>>> df = pd.DataFrame(dict(nominal = [1, 2, 5, 3, 5, 3], side=['A']*3 + ['B']*3)) 

>>> df 
    nominal side 
0  1 A 
1  2 A 
2  5 A 
3  3 B 
4  5 B 
5  3 B 

>>> df.loc[(df.side == 'B'), 'nominal'] *= -1 

df 
    nominal side 
0  1 A 
1  2 A 
2  5 A 
3  -3 B 
4  -5 B 
5  -3 B