python - 如何根据多列的条件在 Pandas 中创建列的总和？

Question

我试图对 DataFrame 的两列求和以创建第三列，其中第三列中的值等于其他列的正元素的总和。我尝试了下面的方法，只收到一列 NaN 值

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']

数据框:

Answer 1

您可以使用 df.mask 在这里填充小于 0 的值，即用 0 负值，然后做 df.sum 超过轴 1。

df['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

很少有 NumPy hack 在这里有用。

使用 np.copyto

t = np.copy(df.values)
np.copyto(t, 0, where=df.values<0)
df['sum of pos'] = t.sum(axis=1)

使用 np.where

df['sum of pos'] = np.where(df.values<0, 0, df.values).sum(axis=1)

使用 np.clip

df['sum of pos'] = np.clip(df.values, 0, None).sum(axis=1)

使用 np.ma.array

m = np.ma.array(df.values, mask=df.values<0, fill_value=0)
df['sum of pos'] = m.filled().sum(axis=1)