Creating a Conditional Column: If-Elif-Else in Pandas

給定的問題要求將新列新增至DataFrame 中基於一系列條件標準。挑戰在於在實現這些條件的同時保持程式碼效率和可讀性。

使用函數應用程式的解決方案

一種方法涉及創建一個將每一行映射到所需結果的函數基於條件：

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

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

此方法可讀且易於實現，但它不是向量化的，可能會導致大型資料集的效能問題。

向量化解決方案

為了提高效率，建議使用NumPy 的np.where 函數的向量化方法：

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