如何在 Pandas 中建立 If-Else-Else 條件列？

在 Pandas 中建立 If-Else-Else 條件列

在處理資料時，通常需要根據特定條件建立新列狀況。 Pandas 提供了一種簡化此流程的語法，可讓您一步定義 if-elif-else 條件。

為了說明這一點，讓我們考慮以下DataFrame：

    A    B
a   2    2
b   3    1
c   1    3

我們想要建立遵循以下條件的新欄位「C」：

• 如果A == B，則將C 設定為0
• 如果A > B，將C 設定為1
• 如果A
B，將C 設定為-1

使用自訂函數

一種方法是定義一個自訂函數來評估每一行的這些條件：

<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>

然後可以使用apply() 方法將此函數應用於DataFrame 的每一行，建立「C」列：

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

向量化方法

為了得到更有效率的向量化解決方案，我們可以使用NumPy 的np.where 函數以及pandas 的邏輯索引：

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

這消除了對自訂函數的需要，從而導致更快、更優化的解決方案。

帶有「C」欄位的結果 DataFrame：

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

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