python - Numpy where 函数相当于 pandas

Question

我正在根据系列的某些条件添加一个新列。

我有一个 numpy.where 语句如下:

df['New_Col']= np.where(df['Name']=='John', df['Class'], 'Unknown')

但是它在大数据上花费了大量时间，所以我尝试使用 pd.Series.apply 函数来完成相同的任务:

df['New_Col'] = df['Name'].apply(lambda name: df['Class'] if name == 'John' else 'Unknown')

但只要条件满足，它就会分配整个系列，但理想情况下我只想为该迭代分配等效行

如果有人对此有任何意见，请告知，或者纠正我以更有效的方式替换 np.where

提前致谢。

Answer 1

Dask解决方案:

您实际上不需要使用 where 函数:

df['New_Col'] = df['Class'][df['Name']=='John']

然后用您想要的值填充 NaN 值:

df['New_Col'] = df['New_Col'].fillna('Unknown')