Wie erstelle ich eine If-Else-Else-Bedingungsspalte in Pandas?

Erstellen einer If-Else-Else-Bedingungsspalte in Pandas

Bei der Arbeit mit Daten ist es oft notwendig, neue Spalten basierend auf bestimmten Daten zu erstellen Bedingungen. Pandas bietet eine Syntax, die diesen Prozess vereinfacht und es Ihnen ermöglicht, if-elif-else-Bedingungen in einem einzigen Schritt zu definieren.

Um dies zu veranschaulichen, betrachten wir den folgenden DataFrame:

    A    B
a   2    2
b   3    1
c   1    3

Wir Ich möchte eine neue Spalte „C“ erstellen, die diesen Bedingungen folgt:

• Wenn A == B, setze C auf 0
• Wenn A > B, setze C auf 1
• Wenn A

Verwenden einer benutzerdefinierten Funktion

Ein Ansatz besteht darin, eine benutzerdefinierte Funktion zu definieren, die diese Bedingungen für jede Zeile auswertet:

<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>

Die Methode apply() kann dann verwendet werden, um diese Funktion auf jede Zeile des DataFrame anzuwenden und so die Spalte „C“ zu erstellen:

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

Vektorisierter Ansatz

Für eine effizientere, vektorisierte Lösung können wir die np.where-Funktion von NumPy zusammen mit der logischen Indizierung von Pandas verwenden:

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

Dadurch entfällt die Notwendigkeit einer benutzerdefinierten Funktion, was zu … eine schnellere und optimiertere Lösung.

Der resultierende DataFrame mit der Spalte „C“:

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

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