パンダは：条件付き

Question

マイデータフレームは次のようになり、他の列のヘッダーに基づいて計算を実行するために列の選択：私は、単一の要素で(1, 2)と列のヘッダー、などのようなタプルと列のヘッダーを持って

(1, 2) (1, 3) (1, 4) (1, 5) (1, 6) (1, 7) (1, 8) (1, 9) (1, 10) (1, 11) ... 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 
0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 ... 0.612544 0.727393 0.366578 0.631451 0.722980 0.772853 0.964982 0.549801 0.406692 0.798083 
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 0.583228 0.698729 0.343934 0.602037 0.694230 0.745422 0.954682 0.521298 0.382381 0.771640 
2 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 ... 0.481291 0.593353 0.271028 0.498949 0.588807 0.641602 0.901779 0.424495 0.303309 0.669657 
3 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 ... 0.583228 0.698729 0.343934 0.602037 0.694230 0.745422 0.954682 0.521298 0.382381 0.771640 
4 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 ... 0.612544 0.727393 0.366578 0.631451 0.722980 0.772853 0.964982 0.549801 0.406692 0.798083 

1。そのタプルの要素を持つ列に基づいてタプル列の計算を実行したいと思います。たとえば、タプル(1, 2)を使用して、列1と2を取得し、それらを掛け合わせて、結果を列(1, 2)から差し引きたいとします。

私は考えソリューションは、単一の要素を含む列（例えば1または2）から最初の計算を行う（55）新しい列を作成し、.where()を使用してID試合のいくつかの並べ替えを行うことでしたおよびall()ステートメント。しかし、タプル列で直接計算を実行するのではなく、他のデータセット全体を作成しているので、これは計算上非効率的です。私はこれについてどうやって行くのですか？これは高速ですが、ここではここで、（）必要とせずに解決策だ場合

Answer 1

わからない/すべての（）

import pandas as pd 


# create some sample data 
arr = [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 
     [7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]] 
df = pd.DataFrame(arr, columns=[('a', 'b'), ('c','d'), ('a', 'd'), 'a', 'b', 'c', 'd']) 

# get all tuple headers 
tuple_columns = [col for col in df.columns if isinstance(col, tuple)] 

# put the results into a list of series and concat into a DataFrame 
results = pd.concat([df[col] - df[col[0]] * df[col[1]] for col in tuple_columns], axis=1) 

# rename the columns 
results.columns = tuple_columns