熊猫在多个数据帧上的元素条件操作

Question

我想创建一个基于条件操作（元素）组合在相同结构（相同索引，相同列）的多个数据帧上的数据帧。

这里我创建了三个具有类似结构的数据框。

df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(5,3), columns=['a','b','c'],index = pd.date_range(start='2000.01.01', periods=5, freq='D')) 
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(5,3), columns=['a','b','c'],index = pd.date_range(start='2000.01.01', periods=5, freq='D')) 
df3 = pd.DataFrame(np.random.rand(5,3), columns=['a','b','c'],index = pd.date_range(start='2000.01.01', periods=5, freq='D')) 

df1 
        a   b   c 
2000-01-01 0.457567 0.157506 0.185594 
2000-01-02 0.709991 0.486635 0.839173 
2000-01-03 0.503184 0.640214 0.895055 
2000-01-04 0.940231 0.591708 0.019716 
2000-01-05 0.246132 0.596872 0.437000 

df2 
        a   b   c 
2000-01-01 0.722588 0.696100 0.176172 
2000-01-02 0.275177 0.162525 0.347674 
2000-01-03 0.248735 0.887237 0.175126 
2000-01-04 0.444136 0.337881 0.830616 
2000-01-05 0.526365 0.803296 0.574811 

df3 
        a   b   c 
2000-01-01 0.392965 0.107987 0.139133 
2000-01-02 0.751523 0.658844 0.174854 
2000-01-03 0.509276 0.380294 0.406262 
2000-01-04 0.669822 0.079491 0.233737 
2000-01-05 0.659077 0.094545 0.826730 

这里去我的伪代码：

df4 = if (df1 > 0.5 and df2 <0.3 and df3 > 0.6, 1, 0) 

什么是最简单而有效的代码呢？

Answer 1

pandas

(df1.gt(.5) & df2.lt(.3) & df3.gt(.6)).astype(int) 

      a b c 
2000-01-01 0 0 0 
2000-01-02 1 0 0 
2000-01-03 0 0 0 
2000-01-04 0 0 0 
2000-01-05 0 0 0 

---

一些numpy V1

pd.DataFrame(
    (
     (df1.values > .5) & 
     (df2.values < .3) & 
     (df3.values > .6) 
    ).astype(int), 
    df1.index, df1.columns 
) 

      a b c 
2000-01-01 0 0 0 
2000-01-02 1 0 0 
2000-01-03 0 0 0 
2000-01-04 0 0 0 
2000-01-05 0 0 0 

---

一些numpy V2

pd.DataFrame(
    np.where(
     (df1.values > .5) & 
     (df2.values < .3) & 
     (df3.values > .6), 1, 0 
    ), 
    df1.index, df1.columns 
) 

      a b c 
2000-01-01 0 0 0 
2000-01-02 1 0 0 
2000-01-03 0 0 0 
2000-01-04 0 0 0 
2000-01-05 0 0 0