Python의 Pandas DataFrames에서 조건부 열 생성을 수행하는 방법은 무엇입니까?

Python에서 조건부 논리를 기반으로 열 생성

Pandas DataFrames로 작업할 때 새로운 열을 생성해야 하는 시나리오에 자주 직면합니다. 기존 열 간의 조건부 확인을 기반으로 하는 열입니다. 이는 중첩된 조건과 함께 np.where 함수를 사용하여 달성할 수 있습니다.

설명하기 위해 다음 DataFrame을 고려하십시오.

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "A": [2, 3, 1],
    "B": [2, 1, 3]
})</code>

다음 기준에 따라 새 열 C를 생성하려고 합니다. :

• A가 B와 같으면 C는 0이어야 합니다.
• A가 B보다 크면 C는 1이어야 합니다.
• A가 B보다 작으면 , C는 -1이어야 합니다.

사용자 정의 함수 사용

한 가지 접근 방식은 조건부 논리를 구현하는 사용자 정의 함수를 생성하고 이를 DataFrame:

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

df['C'] = df.apply(f, axis=1)</code>

np.where 사용

또는 np.where 함수를 사용하여 새 열에 값을 직접 할당할 수 있습니다.

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

이 접근 방식은 벡터화되어 대규모 데이터 세트에 더 효율적입니다.

결과:

두 접근 방식 모두 다음과 같은 결과를 생성합니다.

<code class="python">print(df)

   A  B  C
0  2  2  0
1  3  1  1
2  1  3 -1</code>

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