我有一个数据框：
df = pd.DataFrame(
{'number': ['10', '20' , '30', '40'], 'condition': ['A', 'B', 'A', 'B']})
df =
number condition
0 10 A
1 20 B
2 30 A
3 40 B
我想将一个函数应用于number列中的每个元素，如下所示：
df['number'] = df['number'].apply(lambda x: func(x))
但是，即使我将函数应用于数字列，我也希望函数也引用该condition列，即使用伪代码：
func(n):
#if the value in corresponding condition column is equal to some set of values:
# do some stuff to n using the value in condition
# return new value for n
对于单个数字和示例函数，我将编写：
number = 10
condition = A
def func(num, condition):
if condition == A:
return num*3
if condition == B:
return num*4
func(number,condition) = 15
如何将相同的功能合并到apply上面编写的语句中？即引用条件列中的值，同时作用于数字列中的值？
注：我已经通过对文档阅读np.where()，pandas.loc()并且pandas.index()可我就是不知道怎样把它付诸实践。
我在为从函数中引用另一列的语法而苦苦挣扎，因为我需要访问numberand condition列中的值。
因此，我的预期输出是：
df =
number condition
0 30 A
1 80 B
2 90 A
3 160 B
更新：上面太含糊了。请参阅以下内容：
df1 = pd.DataFrame({'Entries':['man','guy','boy','girl'],'Conflict':['Yes','Yes','Yes','No']})
Entries Conflict
0 "man" "Yes"
1 "guy" "Yes"
2 "boy" "Yes"
3 "girl" "No
def funcA(d):
d = d + 'aaa'
return d
def funcB(d):
d = d + 'bbb'
return d
df1['Entries'] = np.where(df1['Conflict'] == 'Yes', funcA, funcB)
Output:
{'Conflict': ['Yes', 'Yes', 'Yes', 'Np'],
'Entries': array(<function funcB at 0x7f4acbc5a500>, dtype=object)}
我如何应用上面的np.where语句来采用注释中提到的熊猫系列，并产生如下所示的所需输出：
所需输出：
Entries Conflict
0 "manaaa" "Yes"
1 "guyaaa" "Yes"
2 "boyaaa" "Yes"
3 "girlbbb" "No
我不知道使用pandas.DataFrame.apply，但是您可以定义一个特定的condition:multiplier键值映射（multiplier如下所示），并将其传递给您的函数。然后，您可以使用列表推导number根据这些条件计算新的输出：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'number': [10, 20 , 30, 40], 'condition': ['A', 'B', 'A', 'B']})
multiplier = {'A': 2, 'B': 4}
def func(num, condition, multiplier):
return num * multiplier[condition]
df['new_number'] = [func(df.loc[idx, 'number'], df.loc[idx, 'condition'],
multiplier) for idx in range(len(df))]
结果如下：
df
Out[24]:
condition number new_number
0 A 10 30
1 B 20 80
2 A 30 90
3 B 40 160
向量化的纯熊猫解决方案可能更“理想”。但这也很紧迫。
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