使用多个条件语句逐行向量化pandas df_Pandas使用or语句过滤多个条件_在两个数据帧之间使用条件语句获取计数的Pandas矢量化方法 - 腾讯云开发者社区

在处理多个条件语句逐行向量化的情况下，可以使用pandas DataFrame（df）中的apply函数来实现。apply函数允许您将自定义函数应用于DataFrame中的每一行或每一列。

下面是一个示例代码来说明如何使用多个条件语句逐行向量化pandas DataFrame：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，该函数将根据不同的条件返回不同的值
def custom_function(row):
    if row['A'] < 3:
        return 'Low'
    elif row['A'] < 5:
        return 'Medium'
    else:
        return 'High'

# 使用apply函数应用自定义函数到DataFrame的每一行，并创建一个新列来存储结果
df['Category'] = df.apply(custom_function, axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果：

   A   B   C Category
0  1   6  11      Low
1  2   7  12      Low
2  3   8  13   Medium
3  4   9  14   Medium
4  5  10  15     High

在这个例子中，我们创建了一个包含'A'、'B'、'C'三个列的DataFrame。然后，我们定义了一个名为custom_function的函数，它接受一个行作为输入，并根据不同的条件返回不同的值。接下来，我们使用apply函数将custom_function应用于DataFrame的每一行，并在DataFrame中创建一个新列'Category'来存储结果。

答案中提到的pandas DataFrame的用法和apply函数的原理适用于各类编程语言和开发过程中的BUG，以及在云计算、IT互联网领域的各种应用场景中。腾讯云提供了多种与云计算相关的产品和服务，包括云服务器、云数据库、云存储等，您可以访问腾讯云官方网站了解更多详情：腾讯云产品介绍。