这里如果用sql来查询的话,使用case when就很简单明了。 SELECT *, CASE WHEN chinese_score >= 90AND math_score >= 90THEN'A' WHEN chinese_score >= 80AND math_score >= 80THEN'B' ELSE'C' ENDAS score_type FROM scores 如果用pandas apply
除了pandas apply能实现case when的功能外，numpy的select方法也能搞定，而且更为通用、简洁，建议试试。import numpy as npimport pandas as pd# 示例数据data = { 'chinese_score': [90, 80, 79, 100, 89], 'math_score': [91, 95, 79, 99, 89],}df = pd.DataFrame(data)# 定义条件和对...
pip install pandas -U 2.1 case_when()的使用 case_when()作为Series对象的方法,其参数非常简单只有一个caselist,用于定义条件映射规则,格式如[(条件1, 替代值1), (条件2, 替代值2), ...],最基础的用法下,每个条件为与目标Series长度相等的bool值序列,譬如下面的例子: 更灵活的方式,是将条件写作可执行...
sql中的case when的功能是实现单列或者多列的条件统计,其实Pandas也可以实现的,比如万能的apply方法,就是写起来复杂一些,没有sql case when那么直观。 apply方法可以对dataframe、series执行特定函数,其实很强大,因为python什么逻辑都可以写。 举个例子,一张考试成绩的表scores,有语文和数学的得分,现在给考生综合打分,...
好消息是,最近pandas2.2.0稳定版本发布了,其中一个新功能就是增加了case_when方法,可以说这个一直被大家诟病的方法终于补齐了! 一、环境 首先,pandas2.2.0的版本有个安装的前提条件,就是python的版本需要在3.9及以上才行,因此如果使用anaconda的朋友,可以通过conda install python=3.12.1命令先进行python版本升级,完成...
sql中的case when的功能是实现单列或者多列的条件统计,其实Pandas也可以实现的,比如万能的apply方法,就是写起来复杂一些,没有sql case when那么直观。 apply方法可以对dataframe、series执行特定函数,其实很强大,因为python什么逻辑都可以写。 举个例子,一张考试成绩的表scores,有语文和数学的得分,现在给考生综合打分,...
好消息是,最近pandas2.2.0稳定版本发布了,其中一个新功能就是增加了case_when方法,可以说这个一直被大家诟病的方法终于补齐了! 一、环境 首先,pandas2.2.0的版本有个安装的前提条件,就是python的版本需要在3.9及以上才行,因此如果使用anaconda的朋友,可以通过conda install python=3.12.1命令先进行python版本升级,完成...
首先请确保你的pandas版本大于等于2.2,在确保Python版本大于等于3.9的前提下,终端执行下列命令安装最新版本的pandas: pip install pandas -U 2.1 case_when()的使用 case_when()作为Series对象的方法,其参数非常简单只有一个caselist,用于定义条件映射规则,格式如[(条件1, 替代值1), (条件2, 替代值2), ...],...
可以使用 case_when() 方法轻松实现这个任务。首先，我们导入 pandas 库并创建一个示例数据集，其中包含学生姓名和他们的分数。接下来，我们可以利用 case_when() 方法根据分数来判定学生的等级，从而简化数据处理流程。90分及以上，记为A级；80至89分，记为B级；70至79分，记为C级；60至69分，记为D级；59分...
Pandas - Case when & default in pandas 我在python 中有以下 case 语句, pd_df['difficulty'] = 'Unknown' pd_df['difficulty'][(pd_df['Time']<30) & (pd_df['Time']>0)] = 'Easy' pd_df['difficulty'][(pd_df['Time']>=30) & (pd_df['Time']<=60)] = 'Medium'...