Не меняя DataFrame по заданному условию произвести операцию со строками столбца
Имеется следующий DataFrame:
Необходимо по условию: если в столбце "Усреднённая скорость" значение < 0, то значение в этой строке в столбце "Масштабный коэффициент" умножить на -1.
У меня получается сделать только с выделением столбца по условию:
df = df[df['Усреднённая скорость'] < 0]["Масштабный коэффициент"] * -1
Как не "ломая" первоначальный DataFrame умножить значения по заданному условию?
Ссылка на данные .csv.
Ответы (1 шт):
Автор решения: MaxU
→ Ссылка
Воспользуйтесь DataFrame.loc[]:
df.loc[df['Усреднённая скорость'] < 0, "Масштабный коэффициент"] *= -1
Демонстрация правильной работы решения для приведенного примера данных:
In [69]: df = pd.read_csv("Scale_factor_SensorID_16495_ser.№5.csv", sep=";", decimal=",", header=None)
In [70]: df
Out[70]:
0 1 2 3 4
0 1 left -0.998874 1.001128 -0.001345
1 1 left -0.998646 1.001356 0.003246
2 120 left -119.810929 1.001578 0.002425
3 120 left -119.810709 1.001580 0.001975
4 120 left -119.810087 1.001585 0.001092
... ... ... ... ... ...
7539 1 right 0.991193 1.008885 -0.002161
7540 1 right 0.991037 1.009044 -0.000399
7541 1 right 0.990894 1.009190 -0.003662
7542 1 right 0.990769 1.009317 0.001469
7543 1 right 0.990263 1.009833 -0.003643
[7544 rows x 5 columns]
In [71]: df.loc[df[2] < 0, 3] *= -1
In [72]: df
Out[72]:
0 1 2 3 4
0 1 left -0.998874 -1.001128 -0.001345
1 1 left -0.998646 -1.001356 0.003246
2 120 left -119.810929 -1.001578 0.002425
3 120 left -119.810709 -1.001580 0.001975
4 120 left -119.810087 -1.001585 0.001092
... ... ... ... ... ...
7539 1 right 0.991193 1.008885 -0.002161
7540 1 right 0.991037 1.009044 -0.000399
7541 1 right 0.990894 1.009190 -0.003662
7542 1 right 0.990769 1.009317 0.001469
7543 1 right 0.990263 1.009833 -0.003643
[7544 rows x 5 columns]