熊猫：根据现有列中的值创建新列

Question

我有一个熊猫数据框，其中有两列，如下所示：

A      B
Yes    No
Yes    Yes
No     Yes
No     No
NA     Yes
NA     NA

我想基于这些值创建一个新列，以便如果任何列值是Yes，则新列中的值也应该是Yes。如果两个列的值均为No，则新列的值也为No。最后，如果两个列的值均为NA，则新列的输出也将具有NA。以上数据的示例输出为：

C
Yes
Yes
Yes
No
Yes
NA

我在数据帧的长度上编写了一个循环，然后检查每个值以获取新列。但是，要保存1000万条记录要花费很长时间。有没有更快的pythonic方法来实现这一目标？

Answer 1

类似

df.fillna('').max(axis=1)
Out[106]: 
0    Yes
1    Yes
2    Yes
3     No
4    Yes
5       
dtype: object

Answer 2

尝试：

(df == 'Yes').eval('A | B').astype(str).mask(df['A'].isna() & df['B'].isna())

Answer 3

另一种方式。虽然很硬

window.onscroll = changeOpNavbar

function changeOpNavbar() {
    if(window.scrollY > 280){
        document.querySelector('#navbar-custom').style.background = 'rgba(0, 0, 0, 0.9)';
    }
    else{
        document.querySelector('#navbar-custom').style.background = 'rgba(0, 0, 0, 0.1)';
    }
}