如何在 Python 的 Pandas DataFrame 中执行条件列创建？

在 Python 中基于条件逻辑创建列

在使用 Pandas DataFrame 时，我们经常遇到需要创建新列的场景基于现有列之间的条件检查的列。这可以使用带有嵌套条件的 np.where 函数来实现。

为了说明这一点，请考虑以下 DataFrame：

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

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

我们希望根据以下条件创建一个新列 C :

• 如果 A 等于 B，则 C 应该为 0。
• 如果 A 大于 B，C 应该为 1。
• 如果 A 小于 B ，C 应该是 -1。

使用自定义函数

一种方法是创建一个实现条件逻辑的自定义函数并将其应用于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>

使用 np.where

或者，我们可以使用 np.where 函数直接为新列赋值：

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

这种方法是矢量化的，对于大型数据集更有效。

结果：

两种方法都会产生以下结果：

<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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