如何基于DataFrame某列的列表长度为新列按条件赋值

问题说明 #

你对Series的认知存在偏差：DataFrame的单列本身就是Series类型，df['lenList']里的每一个元素已经是对应列表的长度数值，完全可以直接用于条件判断，不需要额外做类型转换，也没必要用for循环遍历处理。

解法1：矢量化运算（推荐，性能远高于循环/apply，数据量大时优势明显） #

直接用numpy.where一步生成新列，甚至不需要单独存储列表长度列：

import numpy as np
df['new_col'] = np.where(df['ListOfQs'].str.len() > 2, df['Col2'], df['Col1'])

解法2：lambda单行实现 #

如果你需要用lambda实现需求，可以结合apply方法：

df['new_col'] = df.apply(lambda row: row['Col2'] if len(row['ListOfQs']) > 2 else row['Col1'], axis=1)

结果验证 #

用你提供的示例数据运行后，new_col的结果如下：

完全符合你的判断规则要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者StaceyB