Спасибо)

Ребята, привет. Подскажите пжл как побороть ошибку? Сравниваю условие по одному столбцу, а операцию делаю по другому.

Пробовал еще вот так:

def operation(oper, summ):
   if oper == 'Погашение':
       summ = -1 * summ
       return summ
   return summ

fo.apply(lambda x: operation(x.oper, x.sum), axis=1)

TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'int' and 'method'

Всем привет сори за глупый вопрос заранее. Куда копать в пандосе, есть два csv файла (отчёт с гипервизоров), в одном списке все виртуальные машины(их список хостнеймов)плюс их потребление ресурсов по памяти и цпу. а в другом только те которые попали в отчёт overprovision(хостнеймов вм и отдельная  колонка overprovision reason). Хочу обьединить в один список(csv файл).

Благодарю.

А что тут нужно? Новую колонку по условию? np.where

Мне нужно для колонки fo.sum сделать отрицательное значение, если fo.oper == 'Погашение'

И есть один глупой вопрос по этой же теме. С этого же списка вм и потребления ресурсов хочу посчитать с количество машин общие потребление по памяти и цпу с учётом того что нужно сделать группы(типа микросервисы и легаси системы) и субгруппы(докер ноды и  прочие ноды)этих вм по маске их хостнеймов. Возможно ли это? До этого подобное делал с помощью excel и pivot table. С учетом того что группы и субгруппы писал вручную.

pandas group by или pivot table

Pivot table в pandos

?

Благодарю

fo['sum'] = fo['sum'].apply(lambda x: -1*x if x=='Погашение' else x)

такое не работает. Условие "Погашение" в другом столбце

https://stackoverflow.com/questions/44671470/best-way-to-assign-value-on-condition-in-pandas

Обратите внимание на лямбду

fo['new'] = fo.apply(lambda x: -1*x['sum'] if x['oper'] == 'Погашение' else x['sum'], axis=1)
или fo['new'] = np.where(fo['oper'] == 'Погашение', -1*fo['sum'], fo['sum']

Блин, немного упустил))
fo['sum'] = fo[['oper','sum']].apply(lambda x: -1*x[1] if x[0]=='Погашение' else x[1], axis=1)