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。 importtime # store starting timebegin = time.time def categorize_performance(score):ifscore >=90:return'Excellent'elif70<= score <90:return'Good'else:return'Needs Improvement'df['Performance_Category...
apply(lambda x: 'True' if x <= 4 else 'False') print (df) 查询结果如下,与案例1相同 (3) IF condition – strings 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:...
def cat_person(sr): if sr['sex_num'] == 0: if sr['age_num'] < 18: return '女孩' else: return '成年女子' else: if sr['age_num'] < 18: return '男孩' else: return '成年男子'基于此，用 apply 简单调用即可，其中 axis=1 设置 apply 的作用方向为...
其中,这里apply接收了一个lambda匿名函数,通过一个简单的if-else逻辑实现数据映射。该功能十分简单,接收的函数也不带任何其他参数。 ②下面再来一个稍微复杂一点的案例,注意到年龄age列当前数据类型是小数,需要将其转换为整数,同时还有0.9167这种过小的年龄,所以要求接受一个函数,支持接受指定的最大和最小年龄限制,当...
方法4:使用.loc[] — The Champion进行矢量化的if-else 这种方法利用了pandas的.loc[]访问器的矢量化能力,以高效地执行if-else操作。其思想是使用布尔条件在数据帧中过滤行和列,并相应地分配值。 begin = time.time() df.loc[df['Performance_Score'] >= 90, 'Performance_Category'] = 'Excellent' ...
根据不同情况,在lambda中增加多个if判断条件 格式: df.apply(lambda x: A if …… else B if…… else C, axis=1) df['test']=df.apply(lambdax:'123'ifx['省份']=='北京'else'456'ifx['省份']=='上海'else'789',axis=1)print(df)省份城市区人口GDP气温地形气温.1test0北京北京崇文45611121平...
现在建立一条基线，用Python for循环来测量速度。通过循环遍历每一行来设置要在数据集上进行的计算，再测量整个操作的速度。由此得到的基线将看出新的优化能在多大程度上提供帮助。在上面的代码中创建了一个基本函数，用If-Else语句根据花瓣长度选择花朵类别。编写了一个for循环语句，通过循环dataframe对每一行应用该基本...
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
if-then 对一列数据执行 if-then / if-then-else 操作,把计算结果赋值给一列或多列。 AI检测代码解析 AAA BBB CCC 0 4 10 100 1 5 20 50 2 6 30 -30 3 7 40 -50 1. 2. 3. 4. 5. 对其中一列筛选,并操作另一列: AI检测代码解析 ...
if (g in ['GD','FJ']) and (e<50): return 1 else: return 0 pandas Dataframe的apply变换函数 一键运行所有代码 图解数据分析系列配套的所有代码,可前往ShowMeAI 官方 GitHub,下载后即可在本地 Python 环境中运行。能访问 Google 的宝宝也可以直接借助 Google Colab一键运行与交互学习!