Pandas에서 If-Else-Else 조건을 사용하여 열 생성
if-elif-else 조건을 기반으로 새 열을 생성하려면 , 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다:
비벡터화 접근 방식
이 접근 방식에는 행에서 작동하는 함수 정의가 포함됩니다.
<code class="python">def f(row):
if row['A'] == row['B']:
val = 0
elif row['A'] > row['B']:
val = 1
else:
val = -1
return val</code>그런 다음 , 행을 따라 데이터프레임에 적용합니다.
<code class="python">df['C'] = df.apply(f, axis=1)</code>
벡터화된 접근 방식
벡터화된 접근 방식은 np.where를 활용하여 새 열을 직접 생성합니다.
<code class="python">df['C'] = np.where(
df['A'] == df['B'], 0, np.where(
df['A'] > df['B'], 1, -1)) </code>이 접근 방식은 대규모 데이터 세트에 더 효율적입니다.
제공된 데이터 프레임을 사용하는 예는 다음과 같습니다.
입력 데이터 프레임
| A | B |
|---|---|
| 2 | 2 |
| 3 | 1 |
| 1 | 3 |
출력 데이터 프레임
| A | B | C |
|---|---|---|
| 2 | 2 | 0 |
| 3 | 1 | 1 |
| 1 | 3 | -1 |
위 내용은 Pandas에서 If-Else-Else 조건을 기반으로 열을 만드는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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