DataFrame是一个二维的表格型数据结构,类似于Excel中的表格,可以存储不同类型的数据,并且可以进行灵活的数据操作和分析。 在Pandas中,我们可以使用lambda函数和多个'if else'语句来应用函数到DataFrame中的某一列或多列。lambda函数是一种匿名函数,可以在一行代码中定义简单的函数。 下面是一个示例,...
在Python中,if/else语句用于根据条件的真假来执行不同的代码。 Python Pandas是一个强大的数据分析工具,它提供了一个名为DataFrame的数据结构,用于处理和分析结构化数据。DataFrame是一个二维表格,类似于Excel或SQL中的表格,可以存储和操作具有不同数据类型的数据。 在使用if/else与Python Pandas DataFrame时,可以根据Da...
您还可以使用 python 列表理解,如: df.continent=["Europe" if (x=="Sweden" or x=="Denmark") else "Other" for x in df.country]
让我们创建一个id列并使其成为DataFrame中的第一列。 df3 = df[['品类','子品类','社区评价分','淘宝评价分','京东评价分']] df3.insert(0, "id", [1, 2, 3, 4, 5]) df3 insert函数需要3个参数: 第一个是新列的索引(0表示第一个)。 第二个是新列的名称。 第三个是新列的值。 6....
data = {'Employee_ID': range(1,1_000_001),'Performance_Score': [random.randint(0,100)for_ in range(1_000_000)]}df = pd.DataFrame(data) 方法1:使用apply和自定义函数 将if-elif-else逻辑应用于Pandas数据帧的一种常见且符合Python风格的方法是使用apply方法和自定义函数。
3.16 applymap() --- 根据传入的函数参数处理 DataFrame 对象的每个元素 按列的方向遍历每个元素进行处理,返回一个处理后的新数组,不会修改原数组。 def func(x):print(x, end=' ')if(x>85): return 999else: return 0data = np.floor(np.random.normal(85, 3, (4,3)))df = pd.DataFrame(data...
if not df.empty: # DataFrame 不为空的处理逻辑 else: # DataFrame 为空的处理逻辑 Pandas DataFrame 过滤满足条件的列,然后重置索引 df1 = df[df["A"] == 1].reset_index(drop=True) df2 = df[(df["A"] == 1) & (df["B"] == 2)].reset_index(drop=True) Pandas DataFrame 删除满足条件...
2.3 应用到 DataFrame groupby 后的每个分组 DataFrame 实际上，个人一直觉得这是一个非常有效的用法，相较于原生的 groupby，通过配套使用 goupby+apply 两个函数，实现更为个性化的聚合统计功能。例如，这里我们希望统计不同舱位等级内的"生存年龄比"（仅为配合举例而随意定义的指标，无实际含义），定义为各舱位...
可以通过相反逻辑的代码来实现else,如下 df.loc[df.AAA < 5, ["BBB", "CCC"]] = 2000 1. 或者使用mask和pandas的where来实现,下述表示在mask中,True的地方转化为-1000 In [9]: df_mask = pd.DataFrame({'AAA': [True] * 4, ...: 'BBB': [False] * 4, ...
else: df.at[idx,'e'] = row.b + row.c end = time.time() print(end - start) # time taken: 335.212792634964 iterrows()函数需要335秒(约5.5分钟)来实现对600万行的操作。 Itertuples 另一种遍历pandas DataFrame的方法是使用' itertuples ',它以命名元组的形式...