如何避免使用for循环为一个巨大的pandas数据帧创建条件新列？

为了避免使用for循环为一个巨大的pandas数据帧创建条件新列，可以使用pandas的矢量化操作和内置函数来提高性能和效率。

一种常见的方法是使用apply()函数结合lambda表达式来创建新列。例如，假设我们有一个名为df的数据帧，其中包含一个名为'column_name'的列，我们想要根据某个条件创建一个新列'new_column'，可以使用以下代码：

df['new_column'] = df['column_name'].apply(lambda x: '条件满足时的值' if x > 10 else '条件不满足时的值')

这将根据条件将'column_name'列的每个元素映射到新列'new_column'中。

另一种方法是使用np.where()函数来实现相同的效果。例如：

import numpy as np

df['new_column'] = np.where(df['column_name'] > 10, '条件满足时的值', '条件不满足时的值')

这将根据条件在新列'new_column'中分配相应的值。

如果需要根据多个条件创建新列，可以使用np.select()函数。例如：

conditions = [
    df['column_name'] > 10,
    df['column_name'] < 5,
    df['column_name'] == 0
]

choices = ['条件1满足时的值', '条件2满足时的值', '条件3满足时的值']

df['new_column'] = np.select(conditions, choices, default='默认值')

这将根据每个条件的结果在新列'new_column'中分配相应的值。

以上方法都是基于矢量化操作，避免了使用for循环，因此在处理巨大的数据帧时可以提高性能和效率。

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