在Pandas中基于条件从现有列创建新列的最有效方法

在Pandas中，基于条件从现有列创建新列的最有效方法是使用np.where函数。np.where函数允许我们根据条件选择两个不同的值，并根据条件将这些值赋给新列。

下面是使用np.where函数创建新列的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 使用np.where函数创建新列C
df['C'] = np.where(df['A'] > 3, 'High', 'Low')

print(df)

输出结果：

   A   B     C
0  1  10   Low
1  2  20   Low
2  3  30   Low
3  4  40  High
4  5  50  High

在上述示例中，我们通过比较DataFrame的'A'列和值3的大小，根据条件选择了'High'和'Low'两个值，然后使用np.where函数将这些值赋给新列'C'。

优势：

• np.where函数是一种非常快速和有效的方法，适用于大型数据集。
• 可以在一行代码中实现条件创建新列的操作，简化了代码逻辑。

应用场景：

• 创建分类列：根据某些条件将数据分为不同的类别。
• 创建指标列：根据某些条件为数据分配指标值。

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