标记行的最快方法，其中一列位于其他几列的值之间

Question

我有pandas.DataFrame这样：

第一列是我为某些东西付出的理论价格，因为我觉得这对我来说是值得的。其他列是其他人在（global_buy_price）尝试购买的平均价格以及其他人试图在（global_sell_price)和两者中间出售的平均价格，{ {1}}。

创建名为global_middle_price的列的最快方法是什么？如果我购买的话会包含I bought，如果我没有购买则会1？

我知道我买的方式是：

• 如果0是＆gt;比my_buy_price，我有100％的机会购买。

• 如果global_sell_price介于my_buy_price和global_middle_price之间，那么我购买的概率为80％

• 如果global_sell_price介于my_buy_price和global_buy_price之间，那么我购买的可能性为20％

• 如果global_middle_price低于my_buy_price，那么我购买的概率为0％

我目前这样做的方法是编写if-elif-elif-elif函数，然后使用global_buy_price创建pandas apply列，这非常慢，因为我有1,000,000行。有没有更快/更正确的方法呢？

这是生成相同I bought的代码：

pandas.DataFrame

Answer 1

由于您提及between，我将创建一个新的df并使用idxmax

N=(df['my_buy_price']>df['global_sell_price']).to_frame('100%')
N['80%']=df['my_buy_price'].between(df['global_middle_price'],df['global_sell_price'])
N['20%']=df['my_buy_price'].between(df['global_buy_price'],df['global_middle_price'])
N['0%']=df['my_buy_price']<df['global_buy_price']
N.idxmax(1)
Out[279]: 
0      0%
1     80%
2     20%
3     80%
4     80%
5     20%
6    100%
7     80%
8     80%
9     20%
dtype: object