我有一个包含一些数值的数据框，例如：

col1 col2

0 1 3

1 -2 -4

2 3 -5

我希望有一个col3包含：

1 - 如果行中的所有值都> 0，

-1 - 如果行中的所有值都是<0和

0 - 对于所有其他情况

所以，我的结果df应如下所示：

col1 col2 col3

0 1 3 1

1 -2 -4 -1

2 3 -5 0

解决办法：用途numpy.select()：

df['col3']=np.select([(df.gt(0).all(axis=1)),(df.lt(0).all(axis=1))],[1,-1],0)

print(df)

col1 col2 col3

0 1 3 1

1 -2 -4 -1

2 3 -5 0

说明作为文档说：

numpy.select（condlist，choicelist，default = 0）

返回从选择列表中的元素绘制的数组，具体取决于条件。

在此条件列表(df.gt(0).all(axis=1))以及(df.lt(0).all(axis=1))其中检查你所提到的2个条件。（为了更好的练习，您只需打印条件以检查输出）。休息时我们按顺序放置选项，这里是1和-1。最后一个参数是default，默认为零，您可以指定是否需要任何其他默认值。

表现：

%timeit np.select([(df.gt(0).all(axis=1)),(df.lt(0).all(axis=1))],[1,-1],0)

#414 µs ± 18.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)