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...
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。 import time # store starting time begin = time.time() def categorize_performance(score): if score >= 90: return 'Excellent' elif 70 <= score < 90: return '...
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:...
else: return 'D' 用apply方法将函数应用到score列,得到每个分数对应的等级。 df['grade'] = df['score'].apply(score_to_grade). print(df). 解释。 导入`pandas` 库。 创建存储分数的 `DataFrame`。 定义`score_to_grade` 函数,在函数里用 `if elif else` 语句根据分数确定等级。
多个列上的Pandas If Else条件 Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,它提供了多种功能和方法来处理和操作数据。在Pandas中,可以使用If Else条件语句来根据一定的条件对多个列进行操作和计算。 Pandas的If Else条件可以通过多种方式实现,下面是其中几种常见的方法:...
apply(lambda x: 'True' if x <= 53 else 'False') print (df) Python Copy输出:3)对字符串应用IF条件 我们将处理一个只包含5个名字的字符串的DataFrame。Hanah, Ria, Jay, Bholu, Sachin。条件是。如果名字等于’Ria’,则赋值为’Found’。否则,如果名字不是 “Ria”,则赋值为 “未找到”。
pandas 基于if-elif-else条件创建新列将上述一些方法正式化：创建一个函数，对dataframe的行进行操作，如...
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...
if df['combined'] == "Real Estate_20": df['v_purpose'] == "Real Estate Loan" elif df['combined'] == "Real Estate_30": df['v_purpose'] == "Home Mortgage Loan" else df['v_purpose'] == "Others" 谢谢你的帮助 (查看英文版本获取更加准确信息)...
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...