Pandas：基于现有列的值创建新列

Question

我有一个包含两列数据的pandas数据框，如下所示：

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

我希望根据这些值创建一个新列，如果任何列的值为Yes，则新列中的值也应为Yes。 如果两个列的值都是No，那么新列的值也将为No。 最后，如果两个列的值都为NA，则新列的输出也将为NA。 上述数据的示例输出如下：

C
Yes
Yes
Yes
No
Yes
NA

我编写了一个循环遍历数据框的长度，并检查每个值以获取新列。 但是，处理1000万条记录需要很长时间。 有没有更快的 Pythonic 方法来实现这一点?

- Haroon S.

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这似乎是极其基本的Pandas功能，有什么特别之处导致它不能根据大量可用的信息解决？请参见[ask]，[help/on-topic]。另外，您真的在使用字符串“ Yes”/“ No”而不是实际布尔值吗？ - AMC

当然，不要介意这基本上是 https://dev59.com/os-90IgBFxS5KdRjteUd 的重复。 - AMC

Answer 1

类似于某物

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

- BENY

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非常好的解决方案！ - MarianD

Answer 2

尝试：

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

- Scott Boston

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这会正确输出“Yes”和“No”，但对于“NA”不适用，因为它将“NA”视为“否”。 - Haroon S.

Answer 3

另一种方法。虽然是硬编码的

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

- wwnde