Pandas elementweise bedingte Operation über mehrere Datenrahmen

Question

Ich möchte einen Datenrahmen basierend auf einer Kombination von bedingten Operationen (elementweise) über mehrere Datenrahmen mit gleicher Struktur (gleicher Index, gleiche Spalten) erstellen.

Hier habe ich drei Datenrahmen mit ähnlichen Streben erstellt.

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 

geht hier meinen Pseudo-Code:

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

Was ist der einfachste und effizienter Code für diese?

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 

---

mit einigen 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 

---

mit einigen 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