Python을 사용하여 DataFrame의 여러 조건을 기반으로 조건부 열을 만드는 방법은 무엇입니까?

여러 조건을 기반으로 조건부 열 생성

주어진 스레드에서 언급했듯이 현재 작업은 다음에서 새 열을 생성하는 것입니다. 특정 조건에 따른 DataFrame. DataFrame에는 'A'와 'B'라는 두 개의 열이 포함되어 있으며, 원하는 열 'C'에는 'A'와 'B'를 비교하여 값을 할당해야 합니다.

조건은 다음과 같습니다. :

• 'A'가 'B'와 같으면 'C'를 0으로 설정합니다.
• 'A'가 'B'보다 크면 'C'를 1로 설정합니다.
• 'A'가 'B'보다 작으면 'C'를 -1로 설정합니다.

이를 수행하려면 Python 함수를 생성하여 조건을 평가하고 할당할 수 있습니다. DataFrame의 각 행에 대해 'C'에 적절한 값을 추가합니다. apply() 메서드를 사용하면 각 행에 함수를 적용할 수 있으며, 'axis=1' 인수를 전달하여 함수가 행에서 작동하도록 지정할 수 있습니다. 아래 코드는 이 접근 방식을 보여줍니다.

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

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

이 함수 기반 접근 방식은 조건부 열을 생성하는 읽기 쉽고 사용자 정의 가능한 방법을 제공합니다.

또는 대규모 데이터 세트에서 더 나은 성능을 위해 벡터화된 연산을 사용할 수 있습니다:

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

여기서 np.where() 함수를 사용하여 조건을 평가하고 해당 값을 'C'에 효율적으로 할당합니다.

위 내용은 Python을 사용하여 DataFrame의 여러 조건을 기반으로 조건부 열을 만드는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!