本文介绍 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种不同方法。 具体来说,有如下5种方法: Set of numbers Set of numbers and lambda Strings Strings and lambada OR condition 下面,我们来一起看下几个案例。 (1) IF condition – Set of numbers 假设现在有一个由10个数字构成的DataFrame,想应用如下的 IF 条...
在Pandas DataFrame中应用if条件的方法让我们来讨论一下在pandas中对数据帧应用If条件的不同方式。1)对数字应用IF条件 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”。
import pandas as pd # 创建一个包含列表的dataframe df = pd.DataFrame({'col1': [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]}) # 定义一个函数,用于判断列表元素是否满足条件 def check_list(lst): if 2 in lst: return '包含2' else: return '不包含2' # 使用apply函数和lambda表达...
逻辑运算和Excel一样但是当用pandas库的数据类型 DataFrame 和Series 时进行逻辑运算时,此时运算符变成& 表示 and 且| 表示 or 或~ 表示not 非4如果语文成绩大于120分,或者数学成绩大于120分,则返回"单科优秀",否则返回"普通"代码:def score_if(chi,math):if chi >=120 or math >=120:a = "单科优秀"els...
我需要编辑所有这些列中的值,其中变量('b,'r','i')对于每个dataframe和列都是唯一的,因此我设置了一个for循环,其中包含if条件,以便Pandas可以读取它们而不会出现错误: if 'B' and 'I' not in df.columns: df['R'] = df['R'] - r if 'B' and 'R' and not 'I' in df.columns: df['B']...
我的pandas DataFrame 中有一列包含国家/地区名称。我想使用 if-else 条件在列上应用不同的过滤器,并且必须使用这些条件在该 DataFrame 上添加一个新列。 当前数据框:- Company Country BV Denmark BV Sweden DC Norway BV Germany BV France DC Croatia ...
Example: Check if Value Exists in pandas DataFrame Using values Attribute The following Python programming syntax shows how to test whether a pandas DataFrame contains a particular number. The following Python code searches for the value 5 in our data set: ...
使用for循环和if语句从pandas dataframe中删除行 我正在尝试清理数据集,但遇到了一个错误,其中红色无法识别,我不确定是否正确编写了函数。理想情况下,我希望根据每种颜色和长度的公差删除行。我正在尝试为此创建一个函数。我希望能够传递颜色、上公差和下公差,并从数据集中删除行。
Dataframe 中删除行如果可以应用Pandas矢量化操作，请避免使用显式循环。简单过滤：
但是当用pandas库的数据类型 DataFrame 和Series 时进行逻辑运算时,此时运算符变成 & 表示 and 且 | 表示 or 或 ~ 表示not 非 4如果语文成绩大于120分,或者数学成绩大于120分,则返回"单科优秀",否则返回"普通" 代码: def score_if(chi,math):