Карточка Middle Производительность и память обновлено
np.select
Вопрос
Как сделать колонку по нескольким условиям без apply?
Попробуйте сами
Ответьте про себя или вслух, потом откройте ответ и сверьтесь.
Показать ответ и разбор
Коротко
np.select([cond1, cond2], [val1, val2], default=val3): условия проверяются по порядку, как if/elif/else, и для каждой строки берётся первое истинное. Для интервалов чисел удобнее pd.cut.
Ответ
np.select([cond1, cond2], [val1, val2], default=val3): условия проверяются по порядку, как if/elif/else, и для каждой строки берётся первое истинное. Для интервалов чисел удобнее pd.cut.
Разбор
np.select([cond1, cond2], [val1, val2], default=val3): условия проверяются по порядку, как if/elif/else, и для каждой строки берётся первое истинное. Для интервалов чисел удобнее pd.cut.
Ответьте сами, а не прочитайте
В тренажёре вопрос попадёт в повторения и вернётся, когда начнёт забываться. Плюс билеты с зачётом: 20 вопросов, не больше 2 ошибок.
Термины по теме
Ещё по теме «Производительность и память»
- Чем заменить apply(axis=1)
- Когда помогает тип category
- Цепочное присваивание в pandas 3.0
- Обнулить тестовые заказы через loc
- Скидка по категории через map
- Категории сумм через np.select
- Ужать DataFrame: category и downcast
- category теряется при concat