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
然后,使用apply函数和lambda表达式将判断函数应用到每个单元格,并将结果更新到dataframe中的相应位置。 这种方法可以灵活地处理Pandas dataframe中单元格中的列表元素,并根据需要编写if语句来进行条件判断。
示例4:使用 iloc() 或 loc() 函数:iloc() 和 loc() 函数都用于从 DataFrame 中提取子 DataFrame。子 DataFrame 可以是从单个单元格到整个表格的任何内容。 iloc() 通常在我们知道行和列的索引范围时使用,而 loc() 用于标签搜索。 下面的示例显示了使用这两个函数在 Dataframe 上传递条件。这里采用索引为 [2...
pandas 使用for循环和if语句从panda 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。
First, we need to load the pandas library:import pandas as pd # Load pandas libraryWe’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...
Python program to check if a Pandas dataframe's index is sorted# Importing pandas package import pandas as pd # Creating two dictionaries d1 = {'One':[i for i in range(10,100,10)]} # Creating DataFrame df = pd.DataFrame(d1) # Display the DataFrame print("Original DataFrame:\n",df...
import pandas as pd # Create a sample DataFrame df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Gender': ['Female', 'Male', 'Male']}) # Check if 'Name' column is present in the DataFrame using 'in' operator if 'Name' in df: print("Co...
Python program to remove rows in a Pandas dataframe if the same row exists in another dataframe # Importing pandas packageimportpandasaspd# Creating two dictionariesd1={'a':[1,2,3],'b':[10,20,30]} d2={'a':[0,1,2,3],'b':[0,1,20,3]}# Creating DataFr...
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 ...
If a column is sorted in descending order, theis_monotonicattribute will evaluate to False. import pandas as pd df=pd.read_csv("grade2.csv") df.sort_values(by="Marks",inplace=True,ascending=False) print("The dataframe is:") print(df) ...