英文:
how to change multiple columns values to null or 0 based on another column condition in python polars
问题
你可以使用Python Polars根据另一列的条件来为多个列分配相同的值。在这种情况下，基于列"A"的值是否为"a"，然后将列"B"和"C"的值设置为0。以下是示例代码：
import polars as pl
df = pl.DataFrame({
"A": ["a", "b", "a", "c"],
"B": [23, 45, 60, 50],
"C": [11, 26, 63, 84]
})
# 根据条件将列"B"和"C"的值设置为0
df = df.with_column(
pl.when(df["A"] == "a")
.then(0)
.otherwise(df["B"])
.alias("B")
)
df = df.with_column(
pl.when(df["A"] == "a")
.then(0)
.otherwise(df["C"])
.alias("C")
)
print(df)
这将产生以下输出，其中列"B"和"C"的值根据列"A"的条件进行了设置：
shape: (4, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ A ┆ B ┆ C │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ str ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ a ┆ 0 ┆ 0 │
│ b ┆ 45 ┆ 26 │
│ a ┆ 0 ┆ 0 │
│ c ┆ 50 ┆ 84 │
└─────┴─────┴─────┘
这段代码使用了pl.when和pl.otherwise来根据条件设置列的值。如果"A"列的值是"a"，则将"B"和"C"列的值设置为0，否则保持原始值。
英文:
how to assign same value to multiple columns based on another column condition in python polars
df = pl.DataFrame({
"A": ["a", "b", "a", "c"],
"B": [23,45,60,50],
"C": [11, 26, 63, 84]
})
┌─────┬─────┬─────┐
│ A ┆ B ┆ C │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ str ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ a ┆ 23 ┆ 11 │
│ b ┆ 45 ┆ 26 │
│ a ┆ 60 ┆ 63 │
│ c ┆ 50 ┆ 84 │
└─────┴─────┴─────┘
based on column A if value is "a" , then value for column B and C need to be set as 0
need output as
┌─────┬─────┬─────┐
│ A ┆ B ┆ C │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ str ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ a ┆ 0 ┆ 0 │
│ b ┆ 45 ┆ 26 │
│ a ┆ 0 ┆ 0 │
│ c ┆ 50 ┆ 84 │
└─────┴─────┴─────┘
答案1
得分: 3
df.with_columns(
pl.when(pl.col("A") != "a")
.then(pl.col("B", "C"))
.otherwise(0)
)
shape: (4, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ A ┆ B ┆ C │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ str ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ a ┆ 0 ┆ 0 │
│ b ┆ 45 ┆ 26 │
│ a ┆ 0 ┆ 0 │
│ c ┆ 50 ┆ 84 │
└─────┴─────┴─────┘
在这个示例中，你还可以使用.then(pl.exclude("A"))来代替命名剩余的列。
英文:
df.with_columns(
pl.when(pl.col("A") != "a")
.then(pl.col("B", "C"))
.otherwise(0)
)
shape: (4, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ A ┆ B ┆ C │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ str ┆ i64 ┆ i64 │
╞═════╪═════╪═════╡
│ a ┆ 0 ┆ 0 │
│ b ┆ 45 ┆ 26 │
│ a ┆ 0 ┆ 0 │
│ c ┆ 50 ┆ 84 │
└─────┴─────┴─────┘
For this example you could also use .then(pl.exclude("A")) instead of having to name the remaining columns.
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