现在,我们创建一个仅包含Jon, Bill, Maria and Emma等文本内容的DataFrame,IF 条件如下: 当name是Bill时,填值 Match 当name不是Bill时,填值 Mismatch 实现代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd names = {'First_name': ['Jon','Bill','Maria','Emma']} ...
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 df_bir = pd.DataFrame({ 'B': [1, 2, 3], 'I': [4, 5, 6], 'R': [7, 8, 9] }) df_br = pd.DataFrame({ 'B': [1, 2, 3], 'R': [7, 8, 9] }) df_r = pd.DataFrame({ 'R': [7, 8, 9] }) b = 1 i = 2 r = 3 for df in [df_...
多列上的Pandas If Else条件 python pandas dataframe if-statement 我有一个df作为:df: col1 col2 col3 col4 col5 0 1.36 4.31 7.66 2 2 1 2.62 3.30 2.48 2 1 2 5.19 3.58 1.62 0 2 3 2.06 3.16 3.50 1 1 4 2.19 2.98 3.38 1 1 I wantcol6在(col4>1和col5>1)否则为0时返回1andcol7...
在Pandas dataframe单元格中,如果列表元素需要进行条件判断,可以使用apply函数结合lambda表达式来实现。 首先,使用apply函数将lambda表达式应用于每个单元格。lamb...
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 ...
iloc :https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.html 用途: 取数: 从dataframe中取 一部分行与列的数据 (为主) 赋值: 给指定的 行与列赋值 df.loc[xx,xx] = xx 输入参数注意: 方括号内的参数: loc、iloc 方括号中,参数的排布模式为[行条件,列条件],当总体...
First, we need to load thepandas library: importpandasaspd# Load pandas library We’ll use the following data as basement for this Python tutorial: data=pd.DataFrame({'x1':[1,2,7,1,3,4],# Create example DataFrame'x2':[2,1,1,3,1,3],'x3':range(6,0,-1)})print(data)# Print...
I have checked that this issue has not already been reported. I have confirmed this bug exists on the latest version of pandas. I have confirmed this bug exists on the master branch of pandas. Reproducible Example import pandas as pd df ...
I have confirmed this bug exists on the main branch of pandas. Reproducible Example import pandas as pd df = pd.DataFrame({'ID':[], 'col_2':[]}) dtypes = dict(ID=int, col_2='datetime64[ns]') df2 = df.astype(dtypes) print(df2.dtypes) Issue Description Output is: ID int64 col...