J'essaye de faire la somme de deux colonnes du DataFrame pour créer une troisième colonne où la valeur de la troisième colonne est égale à la somme des éléments positifs des autres colonnes. J'ai essayé ce qui suit et je viens de recevoir une colonne de valeurs NaN
df = pd.DataFrame(np.array([[-1, 2], [-2, 2], [1, -3], [1, -4], [ -2 , -2]]),
columns=['a', 'b'])
df['Sum of Positives'] = 0
df['Sum of Positives'] = df.loc[df.a > 0 ,'a'] +df.loc[df.b >0 , 'b']
Trame de données:
5 Réponses :
Vous pouvez utiliser appliquer et sous-ensemble sur les points positifs:
df['Sum of Positives'] = df.apply(lambda x:sum(x[x>0]),axis=1)
a b Sum of Positives
0 -1 2 2
1 -2 2 2
2 1 -3 1
3 1 -4 1
4 -2 -2 0
apply sera beaucoup plus lent que la solution de mask par exemple
Vous pouvez utiliser df.mask ici et remplir une valeur inférieure à 0, c'est-à-dire une valeur négative avec 0 et faire df.sum sur l'axe 1.
m = np.ma.array(df.values, mask=df.values<0, fill_value=0) df['sum of pos'] = m.filled().sum(axis=1)
np.copytodf['sum of pos'] = np.clip(df.values, 0, None).sum(axis=1)
np.wheredf['sum of pos'] = np.where(df.values<0, 0, df.values).sum(axis=1)
np.clipt = np.copy(df.values) np.copyto(t, 0, where=df.values<0) df['sum of pos'] = t.sum(axis=1)
np.ma.arraydf['sum of pos'] = df.mask(df<0, 0).sum(axis=1) a b sum of pos 0 -1 2 2 1 -2 2 2 2 1 -3 1 3 1 -4 1 4 -2 -2 0
Vous pouvez supprimer les valeurs négatives avec clip .
>>> df['Sum of Positives'] = df.clip(lower=0).sum(axis=1) >>> df a b Sum of Positives 0 -1 2 2 1 -2 2 2 2 1 -3 1 3 1 -4 1 4 -2 -2 0
Cela se produit parce que df.loc [condition, col] filtre les lignes qui ne correspondent pas à la condition, de sorte que vous finissez par additionner les valeurs positives avec des vides. Ce que vous voudriez ici, c'est remplacer dans vos colonnes les valeurs négatives par zéro et la somme des colonnes:
df['Sum of Positives'] = df.applymap(lambda x: max(x,0)).sum(axis=1)
Essayons le clip
df.clip(lower=0).sum(1) Out[19]: 0 2 1 2 2 1 3 1 4 0 dtype: int64
production attendue?
df ['Somme des positifs'] = [2, 2, 1, 1, 0]
Et comment les avez-vous calculés? Je ne sais toujours pas comment obtenir
[2, 2, 0, 0, 0]Désolé, je l'ai mal inséré, j'ai modifié mon commentaire pour refléter ce qu'il devrait être
Compris! Merci ;)