Pandas DataFrame按条件计算新列rev的代码如何编写？

以下是几种不同场景的实现方案，按需选择即可：

方案1：numpy.where实现（最高效，优先推荐） #

适合大数据量场景，运算速度最快：

import numpy as np
# 条件满足返回两列乘积，不满足返回0
df['rev'] = np.where(df['item_cnt_day'] >= 0, df['item_cnt_day'] * df['item_price'], 0)

方案2：Pandas原生where实现（无额外依赖） #

不想引入numpy依赖时使用：

# 先计算乘积，不符合条件的位置替换为0
df['rev'] = (df['item_cnt_day'] * df['item_price']).where(df['item_cnt_day'] >= 0, 0)

方案3：apply自定义函数实现（适合后续逻辑扩展） #

小数据量、后续需要增加复杂判断逻辑时使用：

def calculate_rev(row):
    if row['item_cnt_day'] >= 0:
        return row['item_cnt_day'] * row['item_price']
    return 0

df['rev'] = df.apply(calculate_rev, axis=1)

注意：执行前可通过df.dtypes确认item_cnt_day和item_price为数值类型，若为字符串类型需先转为int/float格式再执行计算。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者karry d