(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 条件 <= 4时,填值 True > 4时,填值 False 创建该 IF 条件的通用代码结构如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.loc[df['column name'] condition, 'new column name'] = 'value...
问题背景在数据分析和处理中,经常需要根据特定条件过滤数据,以提取感兴趣的信息。...Pandas DataFrame 提供了多种灵活的方式来索引数据,其中一种是使用多条件索引,它允许使用逻辑条件组合来选择满足所有条件的行。...解决方案可以使用以下步骤来实现多条件索引:首先,
'Matress','Badminton','Shuttle','Sofa','Football'],'MRP':[1200,1500,1600,352,5000,500],'Discount':[0,10,0,10,20,40]})# Print the dataframeprint(df)# If condition on column values using Lambda functiondf['Discount']=df['Discount'].apply(lambdax:20ifx>20elsex)print...
import pandas as pd # A function that returns multiple things. def some_func(x,y): return x+y, x-y # Example DataFrame df = pd.DataFrame({'A': range(5), 'B':range(5,10,1)}) # Example usage. df['C'], df['D'] = zip(*df.apply(lambda x: 0 if x['A'] == 1 else ...
df = pd.DataFrame({ 'score_1': [1.11, 2.22, np.nan], 'score_2': [np.nan, 3.33, 3.33] }) def final_score(df): if (df['score_1'] != np.nan) and (df['score_2'] != np.nan): print('I am condition one') return df['score_1'] * 0.2 + df['score_2'] * 0.8 ...
# Import the library import pandas as pd # dataframe df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Jack', 'Shri', 'Krishna', 'Smith', 'Tessa'], 'Maths': [5, 3, 9, 10, 6, 3]}) # Defining all the conditions inside a function def condition(x): if x>8: return "No need" elif ...
一个带单一参数(Series,或DataFrame)的可调用函数并返回验证后的输出结果作为索引。 行列的形式:第一个参数是选行,第二个参数选择列。 df.iloc[0:3, 0:2] 等同于 df.iloc[0:3, [0,1,2]] ⚠️只能用整数。不能使用具体的列名字。 MultiIndex 多级索引 ...
如下DataFrame：新增一列new_amount列，赋值为0，用df.loc[]来实现如果list列不为空，将amount列中对应...
DataFrame(student) # Applying the condition using apply and lambda df['gender'] = df['gender'].apply(lambda x: 0 if x == 'female' else x) print(df) 输出 Name gender math score test preparation 0 John male 50 none 1 Jay male 100 completed 2 sachin male 70 none 3 Geetha 0 80 ...
为MultiIndex DataFrames展平索引:为简化起见,展平MultiIndex DataFrame。 df.columns = ['_'.join(col).strip() for col in df.columns.values] 为DataFrame应用条件格式:使用Styler突出显示特定数据点。 df.style.applymap(lambda x: 'background-color: yellow' if x > 0 else 'background-color: red')...