如何使用 Python 在 DataFrame 中建立基於多個條件的條件列?
根據多個條件建立條件列
如給定執行緒所述,目前的任務是在基於特定條件的 DataFrame。 DataFrame 包含兩列“A”和“B”,並應根據“A”和“B”之間的比較來為所需列“C”指派值。
條件如下:
- 如果 'A' 等於 'B',則將 'C' 設為 0。
- 如果 'A' 大於 'B',則將 'C' 設為 1。
- 如果 'A' 小於 'B',則將 'C' 設為 -1。
要完成此操作,可以建立一個 Python 函數來評估條件並指派為 DataFrame 中的每一行設定適當的值「C」。 apply() 方法可用於將函數應用於每一行,傳入 'axis=1' 參數以指定函數應對行進行操作。下面的程式碼示範了這種方法:
<code class="python">def conditional_value(row): if row['A'] == row['B']: return 0 elif row['A'] > row['B']: return 1 else: return -1 df['C'] = df.apply(conditional_value, axis=1)</code>
這種基於函數的方法提供了一種可讀且可自訂的方式來建立條件列。
或者,為了在大型資料集上獲得更好的效能,可以使用向量化方法可以使用運算:
<code class="python">df['C'] = np.where( df['A'] == df['B'], 0, np.where( df['A'] > df['B'], 1, -1))</code>
這裡使用np.where()函數來評估條件並有效率地將相應的值賦給'C'。
以上是如何使用 Python 在 DataFrame 中建立基於多個條件的條件列?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

要在有限的時間內最大化學習Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模塊。 1.datetime模塊用於記錄和規劃學習時間。 2.time模塊幫助設置學習和休息時間。 3.schedule模塊自動化安排每週學習任務。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

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Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

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