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如何在数据框函数内的 lambda 函数中使用三元运算apply符pandas？

首先，这段代码来自 R/plyr，这正是我想要得到的：

ddply(mtcars, .(cyl), summarise, sum(ifelse(carb==4,1,0))/sum(ifelse(carb %in% c(4,1),1,0)))

在上述函数中，我可以使用ifelse函数 R 的三元运算符来计算结果数据帧。

但是，当我想使用以下代码在 Python/pandas 中执行相同操作时

mtcars.groupby(["cyl"]).apply(lambda x: sum(1 if x["carb"] == 4 else 0) / sum(1 if x["carb"] in (4, 1) else 0))

，出现以下错误：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

那么如何计算并获得与 R/plyr 中相同的数据帧？

供您参考，如果我使用三元运算符而不对列进行分组，例如

mtcars.apply(lambda x: sum(1 if x["carb"] == 4 else 0) / sum(1 if x["carb"] in (4, 1) else 0), axis=1)

，由于某些原因，我可以获得结果数据框（但这不是我想要做的）。

谢谢。

[更新]

抱歉，在使用三元运算符时，原始示例不是一个好示例，因为它使用1and 0，它可以用作二进制。所以更新的 R/plyr 代码如下：

ddply(mtcars, .(cyl), summarise, sum(ifelse(carb==4,6,3))/sum(ifelse(carb %in% c(4,1),8,4)))

在这种情况下使用三元运算符是否可行？

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我认为您的代码可以翻译成这样：

mtcars.groupby(["cyl"])['carb'].apply(lambda x: sum((x == 4).astype(float)) / sum(x.isin((4, 1))))

玩具示例：

>>> mtcars = pd.DataFrame({'cyl':[8,8,6,6,6,4], 'carb':[4,3,1,5,4,1]})
>>> mtcars
   carb  cyl
0     4    8
1     3    8
2     1    6
3     5    6
4     4    6
5     1    4
>>> mtcars.groupby(["cyl"])['carb'].apply(lambda x: sum((x == 4).astype(float)) / sum(x.isin((4, 1))))
cyl
4      0.0
6      0.5
8      1.0
dtype: float64

更新

在更复杂的情况下，您可以使用numpy.where()函数：

>>> import numpy as np
>>> mtcars.groupby(["cyl"])['carb'].apply(lambda x: sum(np.where(x == 4,6,3).astype(float)) / sum(np.where(x.isin((4,1)),8,4)))
cyl
4      0.375
6      0.600
8      0.750
dtype: float64
于 2013-11-15T04:54:35.880 回答
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在我看来，它x['carb']是一个 numpy 数组（或子类）。在这种情况下，x['carb'] == 4返回一个布尔数组。 True其中值等于 4，False否则。这是 numpy 的一个非常方便的功能，但在这种情况下可能会很烦人（因为期望==运算符返回布尔结果是很自然的）。

诀窍是调用.all()结果：

(x['carb'] == 4).all()

True只有当所有元素(x['carb'] == 4)都是时才会返回True。

于 2013-11-15T04:32:30.823 回答
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Pandasapply()适用于行。因此，三元运算符可以用作

df.apply(lambda row: [1 if x>0 else 0 for x in row])

在 OP 的例子中：

mtcars.groupby(["cyl"])['carb'].apply(lambda r: sum([1 if x==4 else 0 for x in r])/sum([1 if x in [1,4] else 0 for x in r]))

（这个例子可能需要捕捉除以零，虽然......）

于 2021-08-02T16:49:52.640 回答