我有以下数据框：
| ID | 姓名 | 价值 | 意思 | 标准 | 上 | 降低 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 894.68 | 154.00 | 2.33 | 203.16 | 189.18 | ||
| 1045.28 | 196.17 | 4.50 | 204.00 | 186 |
对于每一行，我试图通过比较valuewithupper和来创建一个新列，lower如下所示：
df['new_col'] = df[df['mean'].notnull()].apply(lambda x: False if x['value']>x['upper'] or x['value']<x['lower'] else True)
它给了我一个我不太清楚的错误：KeyError: 'value'. 我猜它找不到x['value']，对吧？我如何解决它？
尝试直接输入您的条件，这将直接为您提供布尔系列：
df['new_col'] = (~((df['value']>df['upper']) | (df['value']<df['lower'])) & df['mean'].notnull())
或者
通过apply()但它会很慢，因为它在引擎盖下循环所以通过axis=1：
df['new_col'] = df[df['mean'].notnull()].apply(lambda x: False if x['value']>x['upper'] or x['value']<x['lower'] else True,axis=1)
的输出df：
ID name value mean std upper lower new_col
0 NaN NaN 894.68 154.00 2.33 203.16 189.18 False
1 NaN NaN 1045.28 196.17 4.50 204.00 186.00 False
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
我来说两句