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python条件函数: np.where 和 np.select
choicelist选择对应的返回结果1、数组import numpy as npx=np.arange(6)condlist=[x<3, x>3]choicelist=[x, x**2]result=np.select condlist, choicelist, 42)print(result)#输出结果：[0 1 2 42 16 25]score_array=np.array([56, 61, 95])score_result=np.select ['D'] >5) & (df['D'] <=8)), (df['D']<=10) ]values=['tier1','tier2','tier3','tier4']df['tier']=np.select
1.9K10编辑于 2025-03-19- 来自专栏气象学家
如何将数据处理速度提升1000+倍
对多个条件选择或嵌套条件而言，np.select的实现方法更简单甚至速度更快。 82.4 ms ± 865 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) np.select 和 np.where 的输出结果是相同的。 ` w/ numpy vectorization is {round((6.9 * 1000) / 82.5, 2)} faster than nested .apply()") `np.select` ` is {round((5.82 * 1000) / 60.4, 2)} faster than nested .apply()") `np.select` is 96.36 faster than nested .apply() 使用np.select时，直接获取原始数据可以进一步加速： %%timeit # With np.select conditions = [ ((df['Inactive
3.4K30发布于 2020-02-17 - 来自专栏诡途的python路
五大方法添加条件列-python类比excel中的lookup
阅读助手 构造测试数据 方法一：映射 apply |map + lambda 方法二：映射 apply + def 方法三：nupmy内置函数-np.where 方法四：nupmy内置函数-np.select condition is false) df5['评级'] = np.where(df5['总成绩']<180,"差",np.where(df5['总成绩']<240,"良","优")) 方法四：nupmy内置函数-np.select # 方法四 np.select # np.select()的函数，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表。 总成绩'] >= 180) & (df6['总成绩'] <240), (df6['总成绩'] >= 240) ] values = ['差','良','优'] df6['评级'] = np.select
3K20编辑于 2022-01-07 - 来自专栏量化投资与机器学习
1000+倍！超强Python『向量化』数据处理提速攻略
np.select()的一个优点是它的layout。 你可以用你想要检查的顺序来表达你想要检查的条件。 np.select将按从前到后的顺序对每个数组求值，当数据集中的某个给定元素的第一个数组为True时，将返回相应的选择。所以操作的顺序很重要！像np.where。 代码： 基本上，当使用np.select()时。根据经验，你需要为每个return语句设置n个条件，这样就可以将所有布尔数组打包到一个条件中，以返回一个选项。 一旦它们被转移到相同的级别，我就可以使用np.select()执行相同的条件向量化方法了！ 5 其他 一种选择是使用apply跨CPU核并行化操作。 np.where →一个逻辑条件 np.select →2+逻辑条件 如果你正在处理字符串/正则表达式函数，那么最好还是使用Python。
8.4K41发布于 2020-02-11 - 来自专栏数据大宇宙
这次pandas真的要与sql干上了，你有的我得都有，遥遥领先就对了
不明原因，没有智能提示 很类似前面的 np.select ，只不过把结构弄成一个元组列表，每个元组对应 (条件,值)。而默认值就要在一开始定义到列里面。 现在我们通过自定义函数，改造 np.select 吧。 第一种是直接一个函数搞定： 函数第一个参数是默认值，之后的是一对对出现的条件和对应值。
41800编辑于 2024-01-29 - 来自专栏数据大宇宙
嫌 pandas 的方法不够简洁方便，那你一定是没有使用它的增强库
我们也能轻易做到 ---- numpy 也有 case when 如果你学过我的 pandas 专栏，那么就一定会 numpy 的两个条件函数，这里我们只需要用 select 就可以轻易做到多条件分支 关于 np.select 所以，conditions 是一个元组 col_name：新列的名字 现在再来看 np.select 是需要把所有的条件给放一起，但现在 conditions 是每隔一个位置才是分支条件，利用 python
75320编辑于 2022-04-19 - 来自专栏DeepHub IMBA
Pandas与SQL的数据操作语句对照
columns={'column_a': 'Apple', 'column_b':'Banana'}) SELECT CASE WHEN 对于等价于SELECT CASE WHEN的情况，您可以使用np.select table_df['column_a']>30, table_df['column_b']<=30] choices = ['Large', 'Small'] table_df['Size'] = np.select
3.9K20发布于 2020-11-25 - 来自专栏炼丹笔记
Kaggle谷歌大脑大赛教科书版的Transformer金牌方案（含Code）。
).fillna(0) df['breath_id_lag2']=df['breath_id'].shift(2).fillna(0) df['breath_id_lagsame']=np.select ([df['breath_id_lag']==df['breath_id']],[1],0) df['breath_id_lag2same']=np.select([df['breath_id_lag2
1.1K10发布于 2021-11-10 - 来自专栏Python大数据分析
pandas实现sql的case when查询，原来这么简单！
chinese_score'] >= 80) & (df['math_score'] >= 80) ] choices = ['A', 'B'] # select方法 score_type_1 = np.select
45010编辑于 2025-04-22 - 来自专栏Python大数据分析
说真的，你可能误会Pandas了
如果你真的需要对每一行做处理，可以用numpy向量化来实现，可以用np.select（多分支条件）来实现，会比apply方法快上百倍以上，因为numpy是批量处理的。
25510编辑于 2025-07-04 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
Python数据分析实战之技巧总结
True, False) # 再将样本筛选出 df= df[df['照明用电'] == True] Q6：如何对字段打标签 #一般情况下，根据值大小，将样本数据划分出不同的等级 方法一：使用一个名为np.select = 0.75), (df['负载率'] <1)] values = ['(0-0.3]', '(0.3-0.5]', '(0.5-0.75]', '(0.75-1]'] df['标签'] = np.select
3K10发布于 2021-02-22 - 来自专栏人工智能之数据分析
人工智能之数据分析 Pandas：第十章 知识总结
清洗流程：概览 → 缺失 → 重复 → 异常 → 类型 → 标准化 六、数据变换与应用操作方法列运算df['new'] = df['A'] * 2条件赋值np.where(cond, x, y) 或 np.select
21010编辑于 2025-12-09 - 来自专栏人工智能之数据分析
人工智能之数据分析 numpy：第十四章 知识总结
mask = (arr > 1) & (arr < 4)条件选择np.where(condition, x, y)：三元运算np.select(), np.choose()：多条件选择 九、特殊数组类型
24510编辑于 2025-11-25 - 来自专栏CSDN专栏
（numpy）Python做数据处理必备框架！（二）：ndarray切片的使用与运算；常见的ndarray函数：平方根、正余弦、自然对数、指数、幂等运算；统计函数：方差、均值、极差；比较函数...
不及格' '良好' '良好' '良好' '良好' '良好' '良好' '良好' '优秀' '优秀' '优秀' '优秀' '优秀' '极佳'] ''' select() 条件检索 与where()类似 np.select default) arr = np.select( [score<60,score<80,score<95,score>=95], # 判断条件 ['不及格','良好','优秀','极佳
21410编辑于 2025-10-13 - 来自专栏信数据得永生
NumPy Beginner's Guide 2e 带注释源码 四、NumPy 便利的函数
True False False False False] # 过滤实数值，转成实数 # 其实可以直接使用 xpoints[np.isreal(xpoints)].real xpoints = np.select
68860发布于 2019-02-15 - 来自专栏数据STUDIO
电商用户行为数据可视化分析实战
add_chk','purc','purc_chk','purc_add','purc_add_chk'] 使用numpy选择函数创建一个类别列 train['customer_activity'] = np.select
2.1K31编辑于 2022-05-24 - 来自专栏信数据得永生
NumPy 1.26 中文文档（五十九）
(gh-14335) 移除对np.select中 boolean 和空条件列表的弃用支持。（gh-14583） 数组顺序只接受’C’，‘F’，‘A’和’K’。 (gh-14335) 移除了对 np.select 中布尔值和空条件列表的弃用支持 (gh-14583) 数组顺序仅接受 ‘C’, ‘F’, ‘A’, 和 ‘K’。
1.4K10编辑于 2024-07-26 - 来自专栏萝卜大杂烩
再肝3天，整理了90个NumPy案例，不能不收藏！
before = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # If element is less than 4, mul by 2 else by 3 after = np.select
4.5K30发布于 2021-11-08 - 来自专栏信数据得永生
NumPy 初学者指南中文第三版：1~5
select()函数根据条件列表从选项列表中获取元素来形成数组： xpoints = np.select([reals], [xpoints]) xpoints = xpoints.real print , reals) xpoints = np.select([reals], [xpoints]) xpoints = xpoints.real print("Real intersection points
1.9K10编辑于 2023-04-17 - 来自专栏信数据得永生
Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·一）
.: In [223]: choices = ['yellow', 'blue', 'purple'] In [224]: df['color'] = np.select(conditions,
1.4K10编辑于 2024-04-25
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