如何在 Pandas 中创建 If-Else-Else 条件列？

在 Pandas 中创建 If-Else-Else 条件列

在处理数据时，通常需要根据特定条件创建新列状况。 Pandas 提供了一种简化此过程的语法，允许您一步定义 if-elif-else 条件。

为了说明这一点，让我们考虑以下 DataFrame：

    A    B
a   2    2
b   3    1
c   1    3

我们想要创建遵循以下条件的新列“C”：

• 如果 A == B，则将 C 设置为 0
• 如果 A > B，将 C 设置为 1
• 如果 A
B，将 C 设置为 -1

使用自定义函数

一种方法是定义一个自定义函数来评估每一行的这些条件：

<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>

然后可以使用 apply() 方法将此函数应用于 DataFrame 的每一行，创建“C”列：

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

向量化方法

为了获得更高效的矢量化解决方案，我们可以使用 NumPy 的 np.where 函数以及 pandas 的逻辑索引：

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

这消除了对自定义函数的需要，从而导致更快、更优化的解决方案。

带有“C”列的结果 DataFrame：

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

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