python - 如何使用基于集合的逻辑将计算列添加到 pandas 数据框？

Question

我是 python 的新手(T-SQL 和 R 的背景)，正在寻找一种基于集合的方法来将计算列添加到 Pandas Dataframe。 R 和 T-SQL 对此概念有简单的实现，但我还没有在 Python 中找到解决方案。

This question是我正在寻找的一种迭代方法。我正在寻找更多基于集合的东西，但尚未找到解决方案。

这是一个来自 R 的例子:

# New column that shows if the value in column A is greater than the value in column B

myDataFrame$CalculatedColumn = ifelse(myDataFrame$columnA > myDataFrame$columnB,TRUE,FALSE)

此语句将添加一个新的计算列，而不需要逐行评估代码。

Python(或任何 Python 包)是否支持这样的概念？还是在 for 循环中调用 iterrows() 是最实用的解决方案？

如果需要任何说明，请告诉我 - 感谢您的帮助!

Answer 1

您可以使用 np.where为此:

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(10,2)), columns = ["A", "B"])
df
Out[46]: 
   A  B
0  2  8
1  9  5
2  4  4
3  6  0
4  5  5
5  0  8
6  7  9
7  6  3
8  0  9
9  0  9

---

df["C"] = np.where(df["A"] > df["B"], True, False)
df
Out[48]: 
   A  B      C
0  2  8  False
1  9  5   True
2  4  4  False
3  6  0   True
4  5  5  False
5  0  8  False
6  7  9  False
7  6  3   True
8  0  9  False
9  0  9  False