python pandas - 將數值輸入新列

Question

我有一個小數據框低於4人的支出。 有一個名爲'成績'的空欄。 我想對那些花費超過100美元A級的人以及B級花費不到100美元的人進行評分。 假設它是一個大數據框，填充'Grade'列的最有效方法是什麼？要做到這一點

import pandas as pd 
df=pd.DataFrame({'Customer':['Bob','Ken','Steve','Joe'], 
      'Spending':[130,22,313,46]}) 
df['Grade']='' 

Answer 1

您可以使用numpy.where：

df['Grade']= np.where(df['Spending'] > 100 ,'A','B') 
print (df) 
    Customer Spending Grade 
0  Bob  130  A 
1  Ken  22  B 
2 Steve  313  A 
3  Joe  46  B 

時序：

df=pd.DataFrame({'Customer':['Bob','Ken','Steve','Joe'], 
      'Spending':[130,22,313,46]}) 

#[400000 rows x 4 columns] 
df = pd.concat([df]*100000).reset_index(drop=True) 

In [129]: %timeit df['Grade']= np.where(df['Spending'] > 100 ,'A','B') 
10 loops, best of 3: 21.6 ms per loop 

In [130]: %timeit df['grade'] = df.apply(lambda row: 'A' if row['Spending'] > 100 else 'B', axis = 1) 
1 loop, best of 3: 7.08 s per loop 

Answer 2

最快的方式是使用lambda函數與應用功能。

df['grade'] = df.apply(lambda row: 'A' if row['Spending'] > 100 else 'B', axis = 1)