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基于布尔限定符的Python熊猫if语句

boolean dataframe if-statement pandas python

tender · 技术社区 · 6 年前

我正在尝试做一个IF语句,它将我的货币对按字母顺序排列(即美元/欧元将翻转为欧元/美元,因为按字母顺序,e排在U之前,而瑞士法郎/日元将保持不变,因为C排在J之前)。最初,我打算编写特定于此的代码,但我意识到还有其他领域我需要翻转(主要是将正负符号转换为正负符号,反之亦然)

因此,我所做的是编写一个函数来创建一个新列,并生成一个布尔标识符,以确定字段是否需要操作(True)或不需要操作(False)。

def flipFx(ccypair):
    first = ccypair[:3]
    last = ccypair[-3:]
    if(first > last):
        return True
    else:
        return False

brsPosFwd['Flip?'] = brsPosFwd['Currency Pair'].apply(flipFx)

这很好用,做了我想做的事。

然后,我尝试编写一条IF语句,使用该字段创建两个新列:

if brsPosFwd['Flip?'] is True:
    brsPosFwd['CurrencyFlip'] = brsPosFwd['Sec Desc'].apply(lambda x: 
x.str[-3:]+"/"+x.str[:3])
    brsPosFwd['NotionalFlip'] = -brsPosFwd['Current Face']
else:
    brsPosFwd['CurrencyFlip'] = brsPosFwd['Sec Desc']
    brsPosFwd['NotionalFlip'] = brsPosFwd['Current Face']

然而,这并不能正常工作。它创建了两个新字段,CurrencyFlip和ConceptalFlip,但将每一条记录都视为错误,只是粘贴之前的记录。

有人有什么想法吗?

1 回复 | 直到 6 年前

jpp 6 年前

Pandas使用矢量化函数。您正在对整个系列对象执行操作,就像它们是单个元素一样。

您可以使用 numpy.where 要将计算矢量化,请执行以下操作:

import numpy as np

brsPosFwd['CurrencyFlip'] = np.where(brsPosFwd['Flip?'],
                                     brsPosFwd['Sec Desc'].str[-3:]+'/'+brsPosFwd['Sec Desc'].str[:3]),
                                     brsPosFwd['Sec Desc'])

brsPosFwd['NotionalFlip'] = np.where(brsPosFwd['Flip?'],
                                     -brsPosFwd['Current Face'],
                                     brsPosFwd['Current Face'])

还请注意 pd.Series.apply 应作为最后手段使用;因为这是一个隐蔽的低效循环。在这里,您只需使用 .str 访问者。

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