根据if-elif-else条件创建新列

根据if-elif-else条件创建新列

要使上面列出的一些方法正式化：

创建一个对数据框的行进行 *** 作的函数，如下所示：

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

然后通过

axis=1

选项将其应用于您的数据框：

In [1]: df['C'] = df.apply(f, axis=1)In [2]: dfOut[2]:   A  B  Ca  2  2  0b  3  1  1c  1  3 -1

当然，这不是矢量化的，因此在缩放到大量记录时，性能可能会不佳。不过，我认为它更具可读性。特别是来自SAS背景。

编辑

这是向量化版本

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