Python：如何从熊猫数据框架中的细胞的子选择中减去值？

Question

我尝试从熊猫数据框中的单元子选择中减去值（50）。我想从'rt'中减去 subj == 1 和 cond == std 的值。我想执行此计算 ，以使其他值保持不变。

假设我有以下数据框架：

data = {'subj': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2,],
        'rt': [100, 102, 101, 100, 101, 101, 105, 105, 106, 104, 104, 106],
        'cond':['nov', 'std', 'std', 'emo', 'std', 'emo', 'nov', 'std', 'std',
                'emo', 'std', 'emo']} 
df = pd.DataFrame(data)

       subj rt cond
0      1  100  nov
1      1  102  std
2      1  101  std
3      1  100  emo
4      1  101  std
5      1  101  emo
6      2  105  nov
7      2  105  std
8      2  106  std
9      2  104  emo
10     2  104  std
11     2  106  emo

现在我想从满足标准 subj == 1 和 cond == std 的“ RT”中减去值50。我正在使用以下代码来减去值。

df['rt'] = df[(df['subj'] == 1) & (df['cond'] == 'std')]['rt'].subtract(50)

这就是我期望的：

       subj rt cond
0      1  100  nov
1      1   52  std
2      1   51  std
3      1  100  emo
4      1   51  std
5      1  101  emo
6      2  105  nov
7      2  105  std
8      2  106  std
9      2  104  emo
10     2  104  std
11     2  106  emo

相反，这是我得到的：

       subj rt cond
0      1  NaN  nov
1      1  2.0  std
2      1  1.0  std
3      1  NaN  emo
4      1  1.0  std
5      1  NaN  emo
6      2  NaN  nov
7      2  NaN  std
8      2  NaN  std
9      2  NaN  emo
10     2  NaN  std
11     2  NaN  emo

我如何保持RT列的其余值而不是拥有NAN？我想以相同的方式将其他RT值减去其他值，而不会为每个条件创建单独的数据帧。

Answer 1

使用有效地执行（仅计算3个匹配值）：

df.loc[df['subj'].eq(1)&df['cond'].eq('std'), 'rt'] -= 50

输出：

    subj   rt cond
0      1  100  nov
1      1   52  std
2      1   51  std
3      1  100  emo
4      1   51  std
5      1  101  emo
6      2  105  nov
7      2  105  std
8      2  106  std
9      2  104  emo
10     2  104  std
11     2  106  emo

Answer 2

这可以使用np.where（）来完成

import pandas as pd
import numpy as np
data = {'subj': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2,],
        'rt': [100, 102, 101, 100, 101, 101, 105, 105, 106, 104, 104, 106],
        'cond':['nov', 'std', 'std', 'emo', 'std', 'emo', 'nov', 'std', 'std',
                'emo', 'std', 'emo']} 
df = pd.DataFrame(data)
df['rt'] = np.where((df['subj'] == 1) & (df['cond'] == 'std'), df['rt'].sub(50), df['rt'])
df

Answer 3

我尝试使用以下DF.LOC，并且可以使用：

df.loc[(df['subj']==1) & (df['cond']=='std'),'rt'] = df['rt'].subtract(50)