Python: 添加一个没有for循环的复杂条件列

Question

我正在尝试向我的数据框添加一个“条件”列。我可以用 for 循环来做，但我知道这效率不高。我的代码可以简化并提高效率吗？（我试过掩码，但我无法理解语法，因为我是 python 的相对新手）。

import pandas as pd

path = (r"C:\Users\chris\Documents\UKHR\PythonSand\PY_Scripts\CleanModules\Racecards")
hist_file = r"\x3RC_trnhist.xlsx"

racecard_path = path + hist_file
df = pd.read_excel(racecard_path)

df["Mask"] = df["HxFPos"].copy
df["Total"] = df["HxFPos"].copy
cnt = -1
for trn in df["HxRun"]:

cnt = cnt + 1
if df.loc[cnt,"HxFPos"] > 6 or df.loc[cnt,"HxTotalBtn"] > 30:
    df.loc[cnt,"Mask"] = 0
elif df.loc[cnt,"HxFPos"] < 2 and df.loc[cnt,"HxRun"] < 4 and df.loc[cnt,"HxTotalBtn"] < 10:
    df.loc[cnt,"Mask"] = 1
elif df.loc[cnt,"HxFPos"] < 4 and df.loc[cnt,"HxRun"] < 9 and df.loc[cnt,"HxTotalBtn"] < 10:
    df.loc[cnt,"Mask"] = 1
elif df.loc[cnt,"HxFPos"] < 5 and df.loc[cnt,"HxRun"] < 20 and df.loc[cnt,"HxTotalBtn"] < 20:
    df.loc[cnt,"Mask"] = 1
else: 
    df.loc[cnt,"Mask"] = 0
df.loc[cnt,"Total"] = df.loc[cnt,"Mask"] * df.loc[cnt,"HxFPos"]

df.to_excel(r'C:\Users\chris\Documents\UKHR\PythonSand\PY_Scripts\CleanModules\Racecards\cond_col.xlsx', index = False)

样本data/output：

HxRun   HxFPos  HxTotalBtn  Mask    Total
7   5   8   0   0
13  3   2.75    1   3
12  5   3.75    0   0
11  5   5.75    0   0
11  7   9.25    0   0
11  9   14.5    0   0
10  10  26.75   0   0
8   4   19.5    1   4
8   8   67  0   0

Answer 1

编辑 - 这是我找到答案的地方：Pandas conditional creation of a series/dataframe column

来自@Hossein-Kalbasi

我刚找到答案 - 如果这不是最有效的，请发表评论。

df.loc[(((df['HxFPos']<3)&(df['HxRun']<5)|(df['HxRun']>4)&(df['HxFPos']<5)&(df['HxRun']<9)|(df['HxRun']>8)&(df['HxFPos']<6)&(df['HxRun']<30))&(df['HxTotalBtn']<30)), 'Mask'] = 1

Answer 2

对复杂的向量化表达式使用 `df.assign()`

尽可能使用矢量化 pandas 运算符和方法；避免迭代。你可以像这样做一个复杂的矢量化expression/assignment：

.loc[]
df.assign()
或者 df.query （如果你喜欢 SQL 语法）

或者如果你坚持通过迭代来做（你不应该），你永远不需要使用显式 for-loop 和 .loc[] 作为你做到了，你可以使用：

df.apply(your_function_or_lambda, axis=1)
或df.iterrows()作为备用

df.assign()（或df.query）当你有很长的列名（就像你所做的那样）时，在复杂的表达式中被重复使用的情况会减少。

`df.assign()`

的解决方案

为清楚起见重写你的公式

当我们删除所有不需要的 .loc[] 调用时，您的公式归结为：

HxFPos > 6 or HxTotalBtn > 30: 
    Mask = 0
HxFPos < 2 and HxRun < 4 and HxTotalBtn < 10: 
    Mask = 1
HxFPos < 4 and HxRun < 9 and HxTotalBtn < 10: 
    Mask = 1
HxFPos < 5 and HxFPos < 20 and HxTotalBtn < 20: 
    Mask = 1
else: 
    Mask = 0

pandas 没有原生 case-statement/method。为清楚起见，重命名变量 HxFPos->f、HxFPos->r、HxTotalBtn->btn：

(f > 6) or (btn > 30):
    Mask = 0
(f < 2) and (r < 4) and (btn < 10):
    Mask = 1
(f < 4) and (r < 9) and (btn < 10):
    Mask = 1
(f < 5) and (r < 20) and (btn < 20): 
    Mask = 1
else:
    Mask = 0

所以 Mask 的整个布尔表达式实际上是由 (f <= 6) or (btn <= 30) 门控的。（实际上，如果您想进一步优化，您的子句意味着您只能为 (f < 5) 和 (r < 20) 和 (btn < 20) 使用 Mask=1。）

Mask = ((f<= 6) & (btn <= 30)) & ... you_do_the_rest

向量化你的表达式

所以，这是对第一行的矢量化重写。请注意，比较 > 和 < 是矢量化的，矢量化的布尔运算符是 |和 &（而不是 'and'、'or'），并且您需要将比较括起来以获得正确的运算符优先级：

>>> (df['HxFPos']>6) | (df['HxTotalBtn']>30)

0    False
1    False
2    False
3    False
4     True
5     True
6     True
7    False
8     True
dtype: bool

现在输出是一个逻辑表达式（8 个布尔向量）；您可以直接在 df.loc[logical_expression_for_row, 'Mask'].

中使用它

同样：

((df['HxFPos']<2) & (df['HxRun']<4)) & (df['HxTotalBtn']<10)

Python: 添加一个没有for循环的复杂条件列

Python: Add a complex conditional column without for loop

python

conditional-operator

pandas

对复杂的向量化表达式使用 `df.assign()`

`df.assign()`

为清楚起见重写你的公式

向量化你的表达式

Python: 添加一个没有for循环的复杂条件列

Python: Add a complex conditional column without for loop

python

conditional-operator

pandas

对复杂的向量化表达式使用 df.assign()

df.assign()

为清楚起见重写你的公式

向量化你的表达式

对复杂的向量化表达式使用 `df.assign()`

`df.assign()`