他の列の値に基づいてデータフレームに新しい列を追加する

debugcn 投稿 Dev

マルティン・ヴァン・アムステルダム

私はこれについて多くの質問を読みましたが、それらの解決策を自分の問題に適用する方法を理解できませんでした。使用するdf.apply必要df.assignがあると思いますが、ドキュメントを読んだ後でもその方法がわかりません

これは私のデータです：

d = {'switchopen': [True, True, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, True, True, False, False, True ],
     'switchclose': [ False, False, False, False, False, True, True, True, True, True, False, False, False, False, False, False, False, False]}

df = pd.DataFrame(data=d)

開いているとき switchopen == True & switchclose == False

閉まっているとき switchopen == False & switchclose == True

動いているとき switchopen == False & switchclose == False

私の現在の解決策はこれです：

dfopen = df[(df.switchclose == False) & (df.switchopen == True)]
dfopen['Open'] = 'open'
dfclose = df[(df.switchclose == True) & (df.switchopen == False)]
dfclose['Moving'] = 'close'
dfmoving = df[(df.switchclose == False) & (df.switchopen == False)]
dfmoving['Close'] = 'moving'

dfs = [dfopen, dfclose, dfmoving]
dfz = pd.concat(dfs, sort= False)
dfz = dfz.sort_index(ascending=True)

dfz['Position'] = dfz['Position'].fillna(dfz['Open'])
dfz['Position'] = dfz['Position'].fillna(dfz['Close'])
print(dfz['Position'])

それは私が欲しいものを私に与えますが、私は次のようなより良い解決策を探しています：

df['Close'] = (df.switchclose == True & df.switchopen == False)
df['Open'] = (df.switchclose == False & df.switchopen == False)
df['Moving'] = (df.switchclose == False & df.switchopen == False)

そして、を使用し.fillnaます。

そのステップが必要でさえない解決策があればそれは最善でしょう

期待される出力は次のとおりです。

       Position
0       open
1       open
2     moving
3     moving
4     moving
5      close
6      close
7      close
8      close
9      close
10    moving
11    moving
12    moving
13      open
14      open
15    moving
16    moving
17      open

スペックバグ

論理的な要件と出力の期待を考慮すると、これは機能するはずです

df.loc[(df['switchopen'] == True) & (df['switchclose'] == False), 'Position'] = 'open'
df.loc[(df['switchopen'] == False) & (df['switchclose'] == True), 'Position'] = 'closed'
df.loc[(df['switchopen'] == False) & (df['switchclose'] == False), 'Position'] = 'moving'

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