矢量化条件列

Question

假设我有一个如下所示的数据框：

df = pd.DataFrame()

df['v'] = [0,0,0,0,0,1,1,1,1]
df['w'] = [1,1,1,1,1,0,0,0,0]

df['x'] = (df.v + df.w)+10
df['y'] = (df.v + df.w)+5

df['z'] = ...

我需要一个新列，df.z，等于 df.x if df.v = 1 和 df.y if df.w = 1

当然，我可以在这里使用df.apply：

def non_vector(row):
    
    if row['v'] == 1: return row['x']
    if row['w'] == 1: return row['y'] 

df['z'] = df.apply(non_vector, axis=1)

print df

   v  w   x  y   z
0  0  1  11  6   6
1  0  1  11  6   6
2  0  1  11  6   6
3  0  1  11  6   6
4  0  1  11  6   6
5  1  0  11  6  11
6  1  0  11  6  11
7  1  0  11  6  11
8  1  0  11  6  11

但这个问题对于矢量化方法来说似乎足够直接，因为这实际上非常慢。

感谢任何帮助。

Answer 1

为什么不这样做：

df['z'] = np.where(df['v']==1, df['x'],np.where(df['v']==0,df['y'], np.nan))

如果df.v只取值0和1，则

df['z'] = np.where(df['v']==1, df['x'],df['y'])

够了。在这两种情况下你都会得到：

v  w   x  y     z
0  0  1  11  6   6.0
1  0  1  11  6   6.0
2  0  1  11  6   6.0
3  0  1  11  6   6.0
4  0  1  11  6   6.0
5  1  0  11  6  11.0
6  1  0  11  6  11.0
7  1  0  11  6  11.0
8  1  0  11  6  11.0

矢量化条件列

Vectorized conditional column

python

python-2.7

pandas