让我们创建一个有5个数字(比如从51到55)的Pandas数据框架。让我们对以下情况应用IF条件。如果特定的数字等于或低于53,则赋值为’真’。否则,如果该数字大于53,则赋值为 “假”。语法:df.loc[df[‘column name’] condition, ‘new column name’] = ‘value if condition is met’ Python Copy示例...
Python。在 Pandas 数据框中使用 Lambda 函数的 IF 条件df = pd.read_csv('data/eurusd_dukascopy.csv') df.columns = ['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'] df['oc'] = df.close - df.opendf['uptail'] = df['oc'].apply(lambda x: (df.high - df.close) if ...
# A function that returns multiple things. def some_func(df): if df['A'] == 1: # Replace with your condition return (None, None) # Return a tuple, with whatever values. I suggest None, but 0 is OK. # Some elif logic else: return x+y, x-y Then: df['C'], df['D'] =...
python pandas实现excel中的if 函数(一)excel中,if函数的使用非常普遍。如果通过pandas可以有好几种方法,核心还是通过if语句实现。下面我来阐述一下: >>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xl…
使用np.where检查下面的示例代码。它基于列值应用lambda函数 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'col1':[1,2,3,4]}) df['col2'] = np.where(df['...
3. Pandas处理 这里通过df.where和np.where两个函数来实现需求,先看代码,然后我们再讲解下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd # 读取数据 df=pd.read_excel(r'F:\Python\pandas数据处理\案例数据.xlsx')# 筛选 语数外 评分 ...
df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: "<1m" if x<1000000 else pass) SyntaxError: invalid syntax 关于Pandas 中 apply 方法中 lambda 函数内多个 if 语句的正确语法的任何建议?多线或单线解决方案都适合我。 您可以使用pd.cut功能:
第二种方法是使用 pandas 库的 cut() 方法将输入值 x 映射到不同的标签中,并返回标签。这种方法更加简洁和易于使用,同时也可以通过调整 bins 参数来灵活地控制分段的方式和结果。 下面是一个示例函数 transfor_num1 的实现代码: deftransfor_num1(x): ...
在Pandas 数据框中的不同列上使用 lambda if 条件 我有简单的数据框: import pandas as pd frame = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('abc')) 因此例如: a b c 0 -0.813530 -1.291862 1.330320 1 -1.066475 0.624504 1.690770...
在 pandas 中其实也可以选择用 Python 的基本语法处理。比如上面的例子，我们可以用apply：df = pd.read_excel('data.xlsx', 'sp1')defap_where(x):if x >= 60: return'是'return'否'df['res'] = df.成绩.apply(ap_where)df 但是，上述代码的执行性能与直接使用 numpy 或 pandas 内置方法，会差...