如何实现条件列创建：探索 Pandas DataFrame 中的 If-Elif-Else？

创建条件列：Pandas 中的 If-Elif-Else

给定的问题要求将新列添加到 DataFrame 中基于一系列条件标准。挑战在于在实现这些条件的同时保持代码效率和可读性。

使用函数应用程序的解决方案

一种方法涉及创建一个将每一行映射到所需结果的函数基于条件：

<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>

此方法可读且易于实现，但它不是矢量化的，可能会导致大型数据集的性能问题。

矢量化解决方案

为了提高效率，建议使用 NumPy 的 np.where 函数的矢量化方法：

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

此操作在 DataFrame 上按元素执行条件选择，从而产生一个新列与所需的值。

与基于函数的方法相比，这种矢量化方法提供了显着的性能优势。它还允许更简洁和可读地实现条件标准。

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