如何在Pandas中根据sum和bid列的行条件计算佣金？

原始数据结构 #

创建数据集的代码：

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame({
    'id_tranc': [1, 1, 2, 3, 1],
    'sum': [4000, 20000, 100000, 30000, 60000],
    'bid': ['2.3%', '3.5%', 'if >=100 000 - 1.6%, if < 100 000 - 100$', 'if >=100 000 - 1.6%, if < 100 000 - 100$', '500$']
})

目标结果 #

需计算commission列，最终DataFrame如下：

问题分析 #

直接执行df['commission'] = df['sum'] * df['bid']仅前两行有效，因为bid列包含三种不同格式的字符串：纯百分比、固定金额、条件表达式，无法直接进行数值运算。

解决方案 #

针对不同bid格式分别处理，通过自定义函数结合apply方法实现：

def calculate_commission(row):
    bid = row['bid']
    sum_val = row['sum']
    
    # 处理纯百分比格式（如2.3%）
    if '%' in bid and 'if' not in bid:
        rate = float(bid.replace('%', '')) / 100
        return sum_val * rate
    # 处理固定金额格式（如500$）
    elif '$' in bid and 'if' not in bid:
        return float(bid.replace('$', ''))
    # 处理条件表达式格式
    elif 'if' in bid:
        # 拆分条件片段
        parts = bid.split(',')
        # 提取>=100000对应的费率
        rate_part = parts[0].split('-')[-1].strip()
        rate = float(rate_part.replace('%', '')) / 100
        # 提取<100000对应的固定金额
        amount_part = parts[1].split('-')[-1].strip()
        fixed_amount = float(amount_part.replace('$', ''))
        # 根据sum值判断计算逻辑
        return sum_val * rate if sum_val >= 100000 else fixed_amount

# 应用函数生成commission列
dataframe['commission'] = dataframe.apply(calculate_commission, axis=1)

# 查看最终结果
print(dataframe)

运行上述代码后，即可得到目标中的commission列结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Avan Maric