pandas np.where

Question

np.where में वेक्टरकृत के अर्थशास्त्र हैं (जैसे अपाचे स्पार्क के when/otherwise डेटाफ्रेम विधि के समान)। मुझे पता है कि मैं np.where का उपयोग पांडा Series पर कर सकता हूं, लेकिन pandas कच्चे numpy कार्यों के बजाय अक्सर अपने स्वयं के एपीआई को परिभाषित करता है, जो आमतौर पर pd.Series/pd.DataFrame के साथ अधिक सुविधाजनक है।

निश्चित रूप से, मुझे pandas.DataFrame.where मिला। हालांकि, पहली नज़र में, यह एक पूरी तरह से अलग अर्थशास्त्र है।

# df is pd.DataFrame 
# how to write this using df.where? 
df['C'] = np.where((df['A']<0) | (df['B']>0), df['A']+df['B'], df['A']/df['B']) 

Am मैं कुछ स्पष्ट याद आ रही: मैं np.where पांडा का उपयोग कर where का सबसे बुनियादी उदाहरण के पुनर्लेखन के लिए एक तरह से नहीं मिल सकता है? या np.where के समान नाम के बावजूद पांडा where एक पूरी तरह से अलग उपयोग केस के लिए है?

Answer 1

प्रयास करें:

(df['A'] + df['B']).where((df['A'] < 0) | (df['B'] > 0), df['A']/df['B']) 

numpywhere और DataFramewhere के बीच अंतर यह है कि मूलभूत मूल्यों DataFrame कि where विधि (docs) पर बुलाया जा रहा है के द्वारा आपूर्ति कर रहे हैं।

आईई।

np.where(m, A, B) 

मोटे तौर पर

A.where(m, B) 

के बराबर है, तो आप पांडा का उपयोग कर एक ऐसी ही कॉल हस्ताक्षर चाहता था, आप the way method calls work in Python का लाभ ले सकता है:

pd.DataFrame.where(cond=(df['A'] < 0) | (df['B'] > 0), self=df['A'] + df['B'], other=df['A']/df['B']) 

या kwargs (नोट के बिना: कि तर्कों का स्थितित्मक क्रम numpywhereargument order से अलग है):

pd.DataFrame.where(df['A'] + df['B'], (df['A'] < 0) | (df['B'] > 0), df['A']/df['B'])