पांडा में यदि-अन्यथा-अन्यथा शर्तों के साथ एक कॉलम बनाना

यदि-एलिफ-अन्यथा स्थिति के आधार पर एक नया कॉलम बनाना , दो मुख्य दृष्टिकोण हैं:

गैर-वेक्टरीकृत दृष्टिकोण

इस दृष्टिकोण में एक फ़ंक्शन को परिभाषित करना शामिल है जो पंक्तियों पर संचालित होता है:

def f(row):
    if row['A'] == row['B']:
        val = 0
    elif row['A'] > row['B']:
        val = 1
    else:
        val = -1
    return val

फिर, इसे पंक्तियों के साथ डेटाफ़्रेम पर लागू करें:

df['C'] = df.apply(f, axis=1)

वेक्टरीकृत दृष्टिकोण

वेक्टरीकृत दृष्टिकोण नया कॉलम बनाने के लिए np.where का उपयोग करता है सीधे:

df['C'] = np.where(
    df['A'] == df['B'], 0, np.where(
    df['A'] >  df['B'], 1, -1)) 

यह दृष्टिकोण बड़े डेटासेट के लिए अधिक कुशल है।

यहां दिए गए डेटाफ़्रेम का उपयोग करके एक उदाहरण दिया गया है:

इनपुट डेटाफ़्रेम

आउटपुट डेटाफ़्रेम