relative_humidity(temperature, humidity_index)2つの変数を取る関数があります。
また、一方の列が温度でもう一方の列が湿度インデックスであるDataFrameがあり、この関数を使用して、これらの行を使用して計算される新しい湿度列を作成しようとしています。
このdf.apply()関数を使用してみましたが、複数の列を使用しようとしているため、機能しません。また、すべての行をループして各行に関数を適用しようとしましたが、これは遅すぎるようです。助けていただければ幸いです。
編集：私の関数は次のようになります：
def relative_humidity_calculator(T, HI):
a = c_6 + c_8*T + c_9*T**2
b = c_3 + c_4*T + c_7*T**2
c = c_1 + c_2*T + c_5*T**2 -HI
solutions = []
#adding both solutions of quadratic to list
if b**2-4*a*c>=0:
solutions.append((-b+np.sqrt(b**2-4*a*c))/(2*a))
solutions.append((-b-np.sqrt(b**2-4*a*c))/(2*a))
#solution is the correct one if it is between 0 and 100
if solutions[0]>0 and solutions[0]<100:
return solutions[0]
else:
return solutions[1]
else:
return print('imaginary roots', T, HI, a, b, c)
更新された質問に基づいて、関数を構成せずにこれを行うことができます。
# sample data:
c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9 = range(9)
np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,(10,2)), columns=['T','HI'])
# shorthand for Temp and Humidity-Index
T = df['T']
HI = df['HI']
# series arithmetic operations are allowed
a = c6 + c8*T + c9*T**2
b = c3 + c4*T + c7*T**2
c = c1 + c2*T + c5*T**2 - HI
# discriminant too
deltas = b**2-4*a*c
delta_roots = np.sqrt(b**2 - 4*a*c, where=deltas>0)
# two solutions of quadratic
s0 = (- b + delta_roots)/(2*a)
s1 = (- b - delta_roots)/(2*a)
df['rel_hum'] = np.select(((s0>0) & (s0<100), # condition on first solution
deltas>=0), # quadratic has solutions
(s0, s1), np.nan)
出力：
T HI rel_hum
0 37 12 NaN
1 72 9 0.129917
2 75 5 0.028714
3 79 64 -0.629721
4 16 1 NaN
5 76 71 -0.742304
6 6 25 NaN
7 50 20 NaN
8 18 84 NaN
9 11 28 NaN
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