根据与其他2列有关的条件创建一列

Question

我在熊猫DataFrame中有两列（我们将其称为“ col1”和“ col2”）。两者都包含True / False值。

我需要从这两列中创建第三列（’col3’），如果两列中的一列在该记录中具有True值，则该列将具有记录的True值。

目前，我正在使用以下方法：

col3 = []

for index, row in df.iterrows():
    if df.ix[index, 'col1'] == True or df.ix[index, 'col2'] == True:
        col3.append(True)
    else:
        col3.append(False)

df['col3'] = col3

对于我的数据集，它的工作速度足够快，但是有没有办法以单线/矢量化的方式进行呢？也许使用两个嵌套np.where()语句？

Answer 1

您可以使用np.logical_or以下方法：

In [236]:
df = pd.DataFrame({'col1':[True,False,False], 'col2':[False,True,False]})
df

Out[236]:
    col1   col2
0   True  False
1  False   True
2  False  False

In [239]:
df['col3'] = np.logical_or(df['col1'], df['col2'])
df

Out[239]:
    col1   col2   col3
0   True  False   True
1  False   True   True
2  False  False  False

或使用|运算符：

In [240]:
df['col3'] = df['col1'] | df['col2']

df
Out[240]:
    col1   col2   col3
0   True  False   True
1  False   True   True
2  False  False  False