Pandas：根據現有列的值創建新列

Question

我有一個 pandas dataframe 有兩列如下：

A      B
Yes    No
Yes    Yes
No     Yes
No     No
NA     Yes
NA     NA

我想根據這些值創建一個新列，這樣如果任何列值是Yes ，新列中的值也應該Yes 。 如果兩列都具有值No ，則新列也將具有值No 。 最后，如果兩列都具有值NA ，則 output 也將具有新列的NA 。 上述數據的示例 output 為：

C
Yes
Yes
Yes
No
Yes
NA

我在 dataframe 的長度上編寫了一個循環，然后檢查每個值以獲得一個新列。 但是，10M 的記錄需要很長時間。 有沒有更快的pythonic方法來實現這一點？

Answer 1

就像是

df.fillna('').max(axis=1)
Out[106]: 
0    Yes
1    Yes
2    Yes
3     No
4    Yes
5       
dtype: object

Answer 2

嘗試：

(df == 'Yes').eval('A | B').astype(str).mask(df['A'].isna() & df['B'].isna())

Answer 3

另一種方法。 雖然硬線

conditions=((df['A']=='Yes')|(df['B']=='Yes'),(df['A']=='No')&(df['B']=='No'),(df['A']=='NaN')&(df['B']=='NaN'))
choicelist=('Yes','No','NaN')
df['C']=np.select(conditions, choicelist)
df