关于pandas:pandas-python:apply()和if/then逻辑


Pandas - Python: Apply() and if/then logic

我有以下数据帧：

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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)]})

我想使用cummin()和cummax()对其执行以下操作：

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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
                              )

这是返回：error: invalid syntax。

有人能帮我把那个弄直吗？

即预期产量：

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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，以下功能将起作用：

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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

我应该能够将它推到lambda中，但仍然由于语法错误而受阻…我还是看不见？

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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
                              )

最后一个小动作，你们会非常感激。

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我认为@3novak的解决方案简单快速。但如果您真的想使用apply函数，

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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
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我认为使用单独的行而不是应用程序是最有意义的。如果确实使用了apply函数，那么应该创建一个单独的函数并传递它，而不是生成一个三行lambda。

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example.loc[example['dirr'] == 1, 'result'] = \
            example.loc[example['dirr'] == 1, 'value'].cummax()
example.loc[example['dirr'] == -1, 'result'] = \
            example.loc[example['dirr'] == -1, 'value'].cummin()

>>> example
   dirr  result  value
0     1   125.0    125
1     0     NaN    130
2    -1    80.0     80
3    -1     8.0      8
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下面交替使用apply方法。

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current_max = 0
current_min = 9999

def func(df):
    global current_max
    global current_min
    if df['dirr'] == 1:
        current_max = max(current_max, df['value'])
        return current_max
    elif df['dirr'] == -1:
        current_min = min(current_min, df['value'])
        return current_min
    else:
        return np.nan

example['result'] = example.apply(func, axis=1)
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v = example.value.values
d = example.dirr.values
mx = np.maximum.accumulate(v)
mn = np.minimum.accumulate(v)
example['result'] = np.where(d == 1, mx, np.where(d == -1, mn, np.nan))
example

   dirr  result  value
0     1   125.0    125
1     0     NaN    130
2    -1    80.0     80
3    -1     8.0      8
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5    -1     8.0    251
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计时

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