Création d'une colonne basée sur la logique conditionnelle dans python

lorsque nous travaillons avec des pandas dataframes, nous rencontrons souvent des scénarios où nous devons créer une nouvelle colonne basée sur une vérification conditionnelle entre les colonnes existantes. Cela peut être réalisé en utilisant la fonction np.where avec des conditions imbriquées.

pour illustrer, considérez le dataframe suivant:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "A": [2, 3, 1],
    "B": [2, 1, 3]
})

Nous voulons créer une nouvelle colonne C basée sur les critères suivants:

• Si A est égal à B, C devrait être 0.
• Si A est supérieur à B, C devrait être 1.
• si A est moins que b, c, c, C -1.

Utilisation d'une fonction personnalisée

Une approche consiste à créer une fonction personnalisée qui implémente la logique conditionnelle et l'appliquer à la dataframe:

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)

en utilisant np.where

alternative df ['b'], 0, np.where (df ['a']> df ['b'], 1, -1))

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

print (df) A B C 0 2 2 0 1 3 1 1 2 1 3 -1