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 :
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>
以上是如何在 Python 的 Pandas DataFrame 中执行条件列创建？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
