Question

因此，我尝试将特定值（“财产损失”）与数据集中的每一行相关联，但是我对此遇到了一些麻烦。具体来说，如果要满足for循环中指定的条件（例如，如果i> = 0.8062，打印等），我想将“ MD”列中每一行的值乘以一个数字（0.02、0.15等）。。我在下面包含了我的代码：

df['RAND'] = np.random.uniform(0, 1, size=df.index.size)
dfRAND = list(df['RAND'])

def sim_1():
for i in dfRAND:
    result = []
    if i >= 0.8062:
        df['Property Damage'] = df['MD'].apply(lambda x: x * 0.02)
        print(list(val for x, val in enumerate(df['Count']) if 
                   x == dfRAND.index(i)), 'LF0', i,':', df['Property Damage'])
    elif 0.01 <= i < 0.89062:
        df['Property Damage'] = list(df['MD'].apply(lambda x: x * 0.15))
        print(list(val for x, val in enumerate(df['Count']) if 
                   x == dfRAND.index(i)),'LF1', i, ':', df['Property Damage'])
    elif 0.05 <= i < 0.01:
        df['Property Damage'] = list(df['MD'].apply(lambda x: x * 0.20))
        print(list(val for x, val in enumerate(df['Count']) if 
                   x == dfRAND.index(i)),'LF2', i,':', df['Property Damage'])
    elif 0.025 <= i < 0.05:
        df['Property Damage'] = list(df['MD'].apply(lambda x: x * 0.50))
        print(list(val for x, val in enumerate(df['Count']) if 
                   x == dfRAND.index(i)),'LF3', i,':', df['Property Damage'])
    elif 0.0125 <= i < 0.025:
        df['Property Damage'] = list(df['MD'].apply(lambda x: x * 1))
        print(list(val for x, val in enumerate(df['Count']) if 
                   x == dfRAND.index(i)),'LF4', i,':', df['Property Damage'])
    elif 0.0063 <= i < 0.0125:
        df['Property Damage'] = list(df['MD'].apply(lambda x: x * 1))
        print(list(val for x, val in enumerate(df['Count']) if 
                   x == dfRAND.index(i)),'LF5', i,':', df['Property Damage'])

我目前遇到的问题是代码为每一行打印了所有“财产损失”值。我希望它为我提供基于for循环中满足任何条件的特定行的“财产损失”值。

感谢您的帮助。预先感谢。

Answer 1

您是否正在寻找类似的东西？

my_bins = {pd.Series.max(df['RAND'])-1: 1, 
           .01: .15, 
           .0125: 1, 
           .025: .5, 
           .05: .2,
           pd.Series.max(df['RAND'])+1 : .02}
df['rand_multiplier'] = pd.cut(df['RAND'], bins = sorted(my_bins.keys()), labels = list(range(len(my_bins) - 1))).apply(lambda x: my_bins[sorted(my_bins.keys())[x]])

df.apply(lambda row: row['MD'] * row['rand_multiplier'], axis = 1)

我有点着急，所以这不是最漂亮的东西。基本上，我根据您拥有的条件创建了bin，并创建了一个“乘数”列，该列将df['RAND']中的每个条目与一个乘数相关联。然后，我们可以遍历df并将乘数应用于您的“ MD”行。

当然，没有'MD'数据，我无法显示产生的结果。

根据Pandas数据框中的if语句乘以特定的单元格值

1 个答案: