sql 中的 过滤、分组、聚合、排序、表连接，在 pandas 中全都有对应方法。

sql 高高手会说，case when 你没有了吧。

没有比 sql 更简洁的了，在干净数据面前，sql 是无人能敌。

以前pandas确实没有直接的 case when 方法，不过现在还真有！没错，这是 pandas 2.2 版本新增的功能。而且名字也是一绝，就叫 ”case_when“

其实 pandas 的一众大佬们也开了会，讨论了一段时间

大致的意思是，许多人都在问，pandas 中如何根据条件创建列。在我的 pandas 专栏里面也详细讲解两种最常用的方式。

比如 numpy 的 select 就可以做到：

不过写法上是错开来的

不过，我们可以自定义函数，打造自己喜欢的调用方式。我们放在最后再看能否与新版本官方的 case_when pk一下。

看看官方提供的玩法。

很类似前面的 np.select ，只不过把结构弄成一个元组列表，每个元组对应 (条件,值)。而默认值就要在一开始定义到列里面。

值得注意的是，索引要对齐，所以行1代码要与 data 的 index 对上。

这真的好用吗？现在我们通过自定义函数，改造 np.select 吧。

第一种是直接一个函数搞定：

函数第一个参数是默认值，之后的是一对对出现的条件和对应值。

实现代码很简单

不过，有人喜欢”带对象“，开口闭口都是"面向对象"，也来一个对象版本吧：

看起来比官方的舒服啊，全程智能提示。实现代码也非常简单：

你觉得官方的实现好用吗，评论区告诉我。

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