Python 使用Pandas基于另一列的值创建列 请考虑这个数据帧： date value ------------------- 20201001 -100 20200202 200 20200303 0 ...

我想有另一个非常简单的专栏：“状态”

如果值<0，则“状态”=-1

如果值>0，则“状态”=1

如果值=0，则“状态”=0

我写了这段代码：

data['Status'] = (data['Value'] / math.fabs(data['Value'])) if data['Value'] != 0 else 0

但我有一个错误：

ValueError：序列的真值不明确。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）

如何在不使用

For

循环的情况下创建此列。谢谢

编辑1）我以这种方式编写代码，但得到了相同的错误：

data['Status'] = (data['Value'] / math.fabs(data['Value'])) if data[data['Value'] != 0] else 0

使用：

如果只有整数使用：

您使用列表理解的解决方案：

data['Status'] = [x / math.fabs(x) if x != 0 else 0 for x in data['Value']]
print (data)
       date  value  Status
0  20201001   -100    -1.0
1  20200202    200     1.0
2  20200303      0     0.0

性能：

#300k rows
data = pd.concat([data] * 100000, ignore_index=True)

In [72]: %timeit data['Status'] = np.sign(data['Value'])
3.2 ms ± 57.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [73]: %timeit data['Status'] = data['Value'].clip(lower=-1, upper=1)
5.99 ms ± 49.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [74]: %timeit data['Status'] = [x / math.fabs(x) if x != 0 else 0 for x in data['Value']]
144 ms ± 483 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)   

使用：

如果只有整数使用：

您使用列表理解的解决方案：

data['Status'] = [x / math.fabs(x) if x != 0 else 0 for x in data['Value']]
print (data)
       date  value  Status
0  20201001   -100    -1.0
1  20200202    200     1.0
2  20200303      0     0.0

性能：

#300k rows
data = pd.concat([data] * 100000, ignore_index=True)

In [72]: %timeit data['Status'] = np.sign(data['Value'])
3.2 ms ± 57.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [73]: %timeit data['Status'] = data['Value'].clip(lower=-1, upper=1)
5.99 ms ± 49.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [74]: %timeit data['Status'] = [x / math.fabs(x) if x != 0 else 0 for x in data['Value']]
144 ms ± 483 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)   

---

谢谢如果没有

numpy

，有什么办法吗？@Arian-那么可以使用

clip

感谢它的工作。但我想知道我的代码出了什么问题？为什么我不能这样写条件？Thanks@Arian-如果需要多个

的性能，如果else

最好使用，但是对于

-1,0,1

最好

np。请在此处签名

。老实说，我想知道我的代码中出现错误的地方是什么？谢谢。如果没有

numpy

，有什么办法吗？@Arian-那么可以使用

clip

感谢它的工作。但我想知道我的代码出了什么问题？为什么我不能这样写条件？Thanks@Arian-如果需要多个

的性能，如果else

最好使用，但是对于

-1,0,1

最好

np。请在此处签名

，老实说，我想知道我的代码有什么错误导致错误？