Pandas で If-Else-Else 条件付き列を作成する方法

Pandas での If-Else-Else 条件付き列の作成

データを操作する場合、多くの場合、特定の条件に基づいて新しい列を作成する必要があります。条件。 Pandas は、このプロセスを簡素化する構文を提供し、単一ステップで if-elif-else 条件を定義できるようにします。

これを説明するために、次の DataFrame を考えてみましょう。

    A    B
a   2    2
b   3    1
c   1    3

We次の条件に従う新しい列 'C' を作成したいとします。

• If A == B, set C to 0
• If A >
B、C を 1 に設定
• A

  カスタム関数の使用

  1 つの方法は、行ごとに次の条件を評価するカスタム関数を定義することです。

<code class="python">def my_function(row):
    if row['A'] == row['B']:
        return 0
    elif row['A'] > row['B']:
        return 1
    else:
        return -1</code>

apply() メソッドを使用して、この関数を DataFrame の各行に適用し、「C」列を作成できます。

<code class="python">df['C'] = df.apply(my_function, axis=1)</code>

ベクトル化アプローチ

より効率的なベクトル化されたソリューションとして、NumPy の np.where 関数と pandas の論理インデックスを使用できます。

<code class="python">df['C'] = np.where(
    df['A'] == df['B'], 0, np.where(
    df['A'] >  df['B'], 1, -1))</code>

これにより、カスタム関数の必要性がなくなり、次のようになります。より高速で最適化されたソリューション。

「C」列を含む結果のデータフレーム:

    A    B    C
a   2    2    0
b   3    1    1
c   1    3   -1

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