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如何根据应用于其他两列的函数更改列中的值

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所以我有一个如下所示的数据框DF：DF：

match_id        team        teamA_Win  Outcome
1               A           True        None
2               B           True        None
3               A           False       None

此df中的结果列填充字符串'None'

我想要的是能够根据team和teamA_win中的值将结果中的字符串值更改为“Win”或“Loss” .

例如，如果Team == A和TeamA_win = True为True，则结果应为Win . 但是，如果Team == A和TeamA_Win = False，则结果为Loss . 同样，如果Team == B且TeamA_Win = True，则结果应为Loss .

我创建了以下功能：

def win(x):
    if (x['team']=='A')& (x['teamA_win']==True):
        x['outcome']='Win'
    elif ((x['team']=='A')& (x['teamA_win']==False)):
        x['outcome']='Loss'
    elif ((x['team']=='B')& (x['teamA_win']==True)):
        x['outcome']='Loss'    
    elif ((x['team']=='B')& (x['teamA_win']==False)):
        x['outcome']='Win'

现在，当我调用win（DF）时，我得到错误：系列的真值是模棱两可的 . 使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（） .

有关如何解决此问题的任何想法？或者如果有更简单的方法来解决这种情况？

python pandas

2 回答

  • 0

    您可以使用 np.select ，这将允许您定义条件及其可能的值，如下所示：

    import pandas as pd
import numpy as np

def win(x):
    conditions = [
        (x['team']=='A') & (x['teamA_win']==True),
        (x['team']=='A') & (x['teamA_win']==False),
        (x['team']=='B') & (x['teamA_win']==True),
        (x['team']=='B') & (x['teamA_win']==False)]

    choices = ['Win', 'Loss', 'Loss', 'Win']

    x['outcome'] = np.select(conditions, choices)

    希望能帮助到你 .

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  • 0

    或者两行，使 'Outcome' 列 False ，并使用 loc 检查 'team' 列是否等于 'teamA_Win' 用 'A' 替换 True 和用 'B' 替换 False ，如果是，则使 'Outcome' 列 True ：

    df['Outcome']=False
df.loc[df['team']==df['teamA_Win'].map({True:'A',False:'B'}),'Outcome']=True

    输出：

    match_id team teamA_Win Outcome
0         1    A      True    True
1         2    B      True   False
2         3    A     False   False
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