避免使用for循环从pandas中的其他列设置列值

在使用pandas时，避免使用for循环来从其他列设置列值是一个常见的优化技巧，可以大大提高代码的运行效率。以下是一种常用的方法：

1. 使用条件判断语句和矢量化操作：可以使用np.where()函数或者pandas的loc方法来根据条件从其他列设置列值。这种方式能够避免使用for循环，实现向量化计算，提高效率。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用条件判断语句和矢量化操作设置列值
df['C'] = np.where(df['A'] > 2, df['B'], 0)

在上述示例中，根据条件df['A'] > 2，如果满足条件则将df['B']的值赋给新列df['C']，否则将赋值为0。

1. 使用apply函数：可以使用apply()函数结合lambda函数来实现对每一行的操作，从而设置新列的值。

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply函数和lambda函数设置列值
df['C'] = df.apply(lambda row: row['B'] if row['A'] > 2 else 0, axis=1)

在上述示例中，对于每一行，根据条件row['A'] > 2，如果满足条件则将row['B']的值赋给新列df['C']，否则将赋值为0。

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