Pandas 根据多列条件创建新列

Question

这让 pandas 难住了。我有一个包含 580 万行和日期索引的数据框。我有 5 列 A、B、C、D 和 E，只想根据以下简单数学创建一个新列 F_Score:

F_Score=0
if A > = B:
    F_Score = 1.0 
else:
    F_Score= -1.0

if B > = C:
    F_Score = F_Score + 1.0 
else:
    F_Score = F_Score - 1.0

if C > = D: 
    F_Score = F_Score + 1.0 
else:
    F_Score = F_Score-1.0

if D > = E:
    F_Score = F_Score + 1.0 
else:
    F_Score = F_Score -1.0

我似乎找不到一种简单的方法来做到这一点。有什么建议吗？

我尝试将所有列转换为 numpy 数组，然后执行 for 循环，将结果存储到新数组中，然后为数据帧创建列 F。这看起来效率很低。有更好的办法吗？

Answer 1

np.sum(-np.sign(np.diff(df.to_numpy(), axis=1)), axis=1)

从 if 链来看，如果我们采用逐列连续差异并查看它们的符号:

• 如果符号为正，则减 1
• 如果符号为负，则加 1 (请注意，差异是从右到左计算的)。

因此，我们进入 NumPy 域，获取逐列差异，获取符号，对它们取反，它们的总和就是此处所需的 F_score。

pandas 也支持 diff，但由于问题与标签无关，并且您提到您有很多行，因此转到 NumPy 域应该会使其更快，并且希望足够快。