有没有办法使用 isin() 作为 pandas 数据框中另一列的计算器函数？

Question

我的熊猫数据框中有一列为“PRODUCT_ID”。 我想基于此列创建一个计算列，其中 [3、5、8] 中的 PRODUCT_ID 将取值“旧”而其他值“新”。

现在我正在使用 for 循环来检查数据帧的每个索引。

portfoy['PRODUCT_TYPE'] = np.nan

for ind in portfoy.index:
    if portfoy.loc[ind, 'PRODUCT_CODE'] in [3, 5, 8]:
        portfoy.loc[ind, 'PRODUCT_TYPE'] = 'old'
    else:
        portfoy.loc[ind, 'PRODUCT_TYPE'] = 'new'

这段代码似乎需要很多时间。 有一个更好的方法吗？

我的数据看起来像：

顾客	PRODUCT_ID	其他栏目
2345	3	-------------
3456	5	-------------
2786	5	-------------

Answer 1

使用numpy.where和Series.isin进行矢量化快速解决方案：

portfoy['PRODUCT_TYPE'] = np.where(portfoy['PRODUCT_CODE'].isin([3, 5, 8]), 'old', 'new')

Answer 2

您可以使用掩码有条件地更新数据框

portfoy.loc[portfoy.PRODUCT_CODE.isin([3,5,8]),'PRODUCT_TYPE'] = 'old'

portfoy.loc[~portfoy.PRODUCT_CODE.isin([3,5,8]),'PRODUCT_TYPE'] = 'new'

portfoy.PRODUCT_CODE.isin([3,5,8] 是掩码
~ 是掩码的否定