1樓：星空流
其他回答已經很全面了。
我再介紹兩種方法。
以下面的資料為例。
使用np.where() 方法，這個方法用起來與if類似，但是是基於numpy的，numpy的特性是一起計算，而if是乙個乙個計算，所以np.where()速度非常快。
apl['漲跌'] = np.where(apl[3]>0,'漲',np.where(apl[3]==0,'平','跌'))
2. 使用np.select()方法
conditions=[
apl[3]
>0,apl[3]
==0,apl[3
]<0]
choices=[
'漲',
'跌',
'平']np.
select
(condlist
=conditions
,choicelist
=choices
,default
='_'
)這兩種方法，都是numpy的方法，特點是運算速度很快，特別適用於資料量大的資料處理，比如幾百萬行的資料處理，優勢很明顯。
2樓：SHAWN
map函式df[
'漲跌']=
df['p_change'].
map(
lambdax:
(x<0and
'跌')or(
x==0and
'平')or(
x>0and
'漲'))
2. 笨方法，粗暴直接，複雜度方法1*3
df.loc[df['p_change']==0, '漲跌'] = '平'
df.loc[df['p_change']>0, '漲跌'] = '漲'
df.loc[df['p_change']<0, '漲跌'] = '跌'
3樓：
這種簡單的可以用df.where，後面有多少個條件接.where就行
df['new'] = df['new'].where(df['p_change'] >0 ,1)
4樓：Whoum Whour
# map with dict
flag=df
['flag']=
sign(df
['p_change']).
map(
flag
)# Ye Lu Zi
flag=[
'跌',
'平',
'漲']df[
'flag']=
[flag
[int(i
)]foriin
1+sign(df
['p_change'])]
5樓：文兄
送給懶得自己寫函式的人
import numpy as np
df['漲跌'] = np.sign(df['p_change'])df['漲跌'].replace([-1,0,1], ['跌','平','漲'], inplace = True)
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