case_when()方法是 Pandas 库中的一个函数,它允许我们根据条件创建新的列。这个方法通常用于根据数据的某些特征或条件来生成新的数据列,类似于使用 if-else 语句进行条件判断。 在Pandas 中,case_when()方法通常与apply()方法结合使用,以便根据条件对每一行数据进行操作。它提供了一种更灵活的方式来处理数据,而不...
可以使用case_when()方法来实现这个任务: importpandasaspd# 创建示例数据集data={'学生姓名':['Alice','Bob','Charlie','David','Eva'],'分数':[85,70,95,60,75]}df=pd.DataFrame(data)# 定义条件和对应的值conditions=[df['分数']>=90,(df['分数']>=80)&(df['分数']<90),df['分数']<80...
这就是case_when非常灵活的原因,判断条件和替换值既可以是固定的值,也可以是自定义的函数,根据自己的需求随意设置。 案例3 case_when只实现区域内的变量加工,其输出结果也可以与其他函数方法结合,产生更多强大的功能。 比如,可以将以上全部变量加工过程通过链式的方式更优雅的实现,结合assign的使用一行代码可完成全部。
1. CASE WHEN语句与聚合函数一起使用 有时,我们需要使用一条查询语句来计算多个不同条件的聚合函数。在这种情况下,可以使用CASE WHEN语句与聚合函数一起使用。例如,以下查询返回了people表中年龄在18到25岁之间和在25到35岁之间的人数,以及这些人的平均收入:SELECT COUNT(CASE WHEN age >= 18 AND age <= 2...
四、case_when pandas2.2.0稳定版本发布的一个新功能就是增加了case_when方法。 首先看环境: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,完成后再敲入python --version检验版本是否安装成功。
case when是SQL语法中提供的标准的条件分支。 条件分支在MYSQL中即为IF函数,不同的数据库都会提供自己的一些函数,但是CASE WHEN更加通用。 CASE语句的两种写法 1、搜索CASE表达式 (只会这一种方式即可) CASEWHEN <求值表达式> THEN<表达式 1 >WHEN <求值表达式> THEN<表达式 2 >ELSE<表达式>END ...
2 pandas中的case_when()新方法 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: 代码语言:javascript 复制 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...
CASE WHEN的高级用法包括以下几点: 1.多条件判断:可以在CASE WHEN语句中定义多个条件,并使用ELSE子句处理默认情况。例如: sql SELECT column, CASE WHEN condition1 THEN result1 WHEN condition2 THEN result2 ELSE default_result END AS alias FROM table; 2.嵌套CASE WHEN:可以在CASE WHEN语句中嵌套另一个...
CASE [col_name] WHEN [value1] THEN [result1]…ELSE [default]END 如下语句的结果符合期望: when后面是值 selectname,salary,casesalarywhen2500then'T1'when3500then'T2'when4500then'T3'when5500then'T4'else'T5'endas salary_levelfrom staff ;+--...
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函数,譬如lambda函数,进而引用自身实现灵活的条件判断...