Pandas new Column 具有列表理解和引用现有列的 if 语句

Question

我尝试使用列表理解和 if 语句向 DataFrame 添加一个新列，如下所示：

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SD[\'Ln(aT) ANALYTIC\'] = [x + 1 for x in SD[\'T\'] if SD[\'T\'] >= SD[\'TG\']]\n

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我收到此错误：

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 The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, \n a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().\n

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我不知道如何处理这个问题。

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有什么建议么？

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编辑：数据框看起来像：

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Answer 1

numpy.where与布尔掩码一起使用：

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mask = SD[\'T\'] >= SD[\'TG\']\nSD[\'Ln(aT) ANALYTIC\'] = np.where(mask, SD[\'T\'] + 1, SD[\'T\'])\n

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或者：

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SD[\'Ln(aT) ANALYTIC\'] = np.where(mask, SD[\'T\'] + 1, np.nan)\n

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列表理解是可能的，但速度很慢：

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SD[\'Ln(aT) ANALYTIC1\'] = [i + 1 if i >= j else i for i, j in zip(SD[\'T\'], SD[\'TG\'])]\n

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SD = pd.DataFrame({\'T\': [1,2,3],\n                   \'TG\':[2,5,1]})\n\n#[3000 rows x 2 columns]\nSD = pd.concat([SD] * 1000, ignore_index=True)\n\n\nIn [294]: %timeit SD[\'Ln(aT) ANALYTIC1\'] = [i + 1 if i >= j else i for i, j in zip(SD[\'T\'], SD[\'TG\'])]\n1.18 ms \xc2\xb1 82.6 \xc2\xb5s per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)\n\nIn [295]: %timeit SD[\'Ln(aT) ANALYTIC2\'] = np.where(SD[\'T\'] >= SD[\'TG\'], SD[\'T\'] + 1, SD[\'T\'])\n511 \xc2\xb5s \xc2\xb1 16.8 \xc2\xb5s per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)\n

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