根据其他列的值有条件地更改系列的值

debugcn 发表于 Dev

glpsx

我正在使用具有以下结构的DataFrame体验/学习Python：

df = pd.DataFrame({"left_color"  : ["red", "green", "blue", "black", "white", ""],
                   "right_color" : ["red", "gray", "", "black", "red", ""],
                    "flag"       : [1, 2, 3, 1, 2, 3]})
print(df)

  left_color right_color  flag
0        red         red     1
1      green        gray     2
2       blue                 3
3      black       black     1
4      white         red     2
5                            3

我的目标是flag根据left_color和right_color列的值有条件地更改Series的值。特别：

如果left_color缺少或 right_color缺少，请将flag值更改为numpy NaN；
如果left_color不同于right_color，则将flag值更改为0。

这是我的尝试：

def myfunc(left_side, right_side, value):
    if (left_side == "") | (right_side == ""):
        value = np.nan
    if left_side != right_side:
        value = 0

df["flag"] = df.apply(lambda x: myfunc(x["left_color"], x["right_color"], x["flag"]), axis = 1)
print(df)

  left_color right_color  flag
0        red         red  None
1      green        gray  None
2       blue              None
3      black       black  None
4      white         red  None
5                         None

如您所见，我得到的结果不是我最初描述的结果。相反，我None到处都在获取价值。这是我想要的结果：

  left_color right_color  flag
0        red         red     1
1      green        gray     0
2       blue               NaN
3      black       black     1
4      white         red     0
5                          NaN

我想了解我的错误以及解决方法。另外，我想看看是否有更Python化的方法可以解决此问题，并且在计算上更有效。

迈克尔·加德纳

您忘记了在函数中返回值。

def myfunc(left_side, right_side, value):
    if (left_side == "") | (right_side == ""):
        return np.nan
    elif left_side != right_side:
        return 0
    else:
        return value

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