Pandas에서 If-Else-Else 조건부 열을 만드는 방법은 무엇입니까?

Pandas에서 If-Else-Else 조건부 열 생성

데이터 작업 시 특정 항목을 기반으로 새 열을 생성해야 하는 경우가 많습니다. 정황. Pandas는 이 프로세스를 단순화하는 구문을 제공하므로 if-elif-else 조건을 단일 단계로 정의할 수 있습니다.

이를 설명하기 위해 다음 DataFrame을 고려해 보겠습니다.

    A    B
a   2    2
b   3    1
c   1    3

우리는 다음 조건을 따르는 새 열 'C'를 생성하려고 합니다.

• A == B인 경우 C를 0으로 설정
• If A > B, C를 1로 설정
• A < B, C를 -1로 설정

사용자 정의 함수 사용

한 가지 접근 방식은 각 행에 대해 이러한 조건을 평가하는 사용자 정의 함수를 정의하는 것입니다.

<code class="python">def my_function(row):
    if row['A'] == row['B']:
        return 0
    elif row['A'] > row['B']:
        return 1
    else:
        return -1<p>apply() 메소드를 사용하여 DataFrame의 각 행에 이 함수를 적용하여 'C' 열을 생성할 수 있습니다.</p>
<pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="python">df['C'] = df.apply(my_function, axis=1)</code>

벡터화된 접근 방식

보다 효율적이고 벡터화된 솔루션을 위해 Pandas의 논리적 인덱싱과 함께 NumPy의 np.where 함수를 사용할 수 있습니다.

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

이렇게 하면 사용자 정의 함수가 필요하지 않으므로 결과적으로 더 빠르고 최적화된 솔루션입니다.

'C' 열이 포함된 결과 DataFrame:

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

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