Python 中的语句嵌套大小写

Question

以下代码在 SAS 中创建名为“Flagged”的列：

Case When t3.Proportion=. then case when t3.'Standardised proportion'n >t1.SigmaMultiple Then 1 else 0  
End
Else 
Case When t3.Proportion=. and  abs(t3.'Standardised proportion'n) > t1.SigmaMultiple Then 1 Else 0
End
End

我试图在 python 中复制它，通常我会做一个条件代码，但是嵌套的 Case when aspect 让我感到困惑。

我试过但似乎不匹配的代码：

conditions =[
     ((dfSigmamissing['Proportion'] == 0) & (dfSigmamissing['SP'] > dfSigmamissing['SigmaMultiple'])),
       ((dfSigmamissing['Proportion'] == 0) & (dfSigmamissing['SP'] < dfSigmamissing['SigmaMultiple'])),
        ((dfSigmamissing['SP'].abs() > (dfSigmamissing['SigmaMultiple'])))
                ]

choices = [1,0,1]

dfSigmamissing['Flagged'] = np.select(conditions, choices, default=0)

如有任何帮助，我们将不胜感激。

谢谢

Answer 1

我认为你非常接近，你需要从 conditions 列表中删除第二个条件，因为如果第一个条件失败，np.select 将回到那里。否则，前两个条件之一（几乎）总是为真，因为它们（几乎）是互补的。另外，我们需要 dfSigmamissing['Proportion'] == 0 最后一个条件也是：

conditions = [
     (dfSigmamissing["Proportion"] == 0) & (dfSigmamissing["SP"] > dfSigmamissing["SigmaMultiple"]),
     (dfSigmamissing["Proportion"] == 0) & (dfSigmamissing["SP"].abs() > dfSigmamissing["SigmaMultiple"])
]

choices = [1, 1]

default = 0

dfSigmamissing["Flagged"] = np.select(conditions, choices, default)

这作为：

检查第一个条件是否成立？

--如果是则在对应行填1

--如果不是，则进入第二个条件
第二个条件成立吗？

--如果是，对应行填1

-- 如果不是，回退到默认值，即 0

为了避免代码重复，我们可以重构一些条件元素：

zero_prop = dfSigmamissing["Proportion"] == 0
sp = dfSigmamissing["SP"]
sigma_mul = dfSigmamissing["SigmaMultiple"]

conditions = [
    zero_prop & (sp > sigma_mul),
    zero_prop & (sp.abs() > sigma_mul)
]

这可能会增加可读性。

我们可以走得更远，将前两个条件粘在一起，因为它们都会输出 1。这意味着我们现在有 2 个条件，所以我们可以选择 np.where，这是 [=14= 的特例].此外，据我所知，sp > sigma_mul包含在sp.abs() > sigma_mul中，因此我们可以删除前者：

condition = zero_prop & (sp.abs() > sigma_mul)
dfSigmamissing["Flagged"] = np.where(condition, 1, 0)

Python 中的语句嵌套大小写

Nested Case when statements in Python

python

if-statement

conditional-statements

case

case-when