列表理解中的双重条件

debugcn 发表于 Dev

安德鲁

假设我正在处理一个熊猫数据框，例如df以下所示：

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame([['A',3, 2000.0],
                   ['B',4, 4502.5],
                   ['C',5, 6250.0]],
                  columns=['Product', 'Number', 'Value'])
df

    Product     Number  Value
 0    A           3     2000.0
 1    B           4     4502.5
 2    C           5     6250.0

我可以使用f-string来添加列，例如：

df['Unit_value'] = [f'{x/3}' for x in df["Value"]]
df

由于只x涉及1个变量，因此运行良好：分母x/3为常数。我可以做一些等效的事情（使用f-string），但是y在分母中有一个变量，y它Number对应于给定的Value吗？我想拥有的是：

    Product     Number  Value   Unit_Value
0      A          3     2000.0  666.66
1      B          4     4502.5  1125.63
2      C          5     6250.0  1250.00

哪里： 666.66=2000.0/3 , 1125.63=4502.5/4 , 1250.00=/5

我想到了类似的东西for x in df["Value"] and y in df["Number"]并尝试使用它，但是这种语法不起作用...

Ax319

您可以使用DataFrame.itertuples()。

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame([['A',3, 2000.0],
                   ['B',4, 4502.5],
                   ['C',5, 6250.0]],
                  columns=['Product', 'Number', 'Value'])
df['Unit_value'] = [tup.Value / tup.Number for tup in df.itertuples()]

print(df)

您还可以将纯Python方法与一起使用zip。

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame([['A',3, 2000.0],
                   ['B',4, 4502.5],
                   ['C',5, 6250.0]],
                  columns=['Product', 'Number', 'Value'])
df['Unit_value'] = [val / num for num, val in zip(df['Number'], df['Value'])]

print(df)

zip返回的可迭代，tuple然后可以将其解压缩为变量。

如果确实需要，可以使用f个字符串来执行此操作，但这将返回一个字符串并消除进行进一步计算的能力（或至少使其更加困难）。

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