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。 importtime # store starting timebegin = time.time def categorize_performance(score):ifscore >=90:return'Excellent'elif70<= score <90:return'Good'else:return'Needs Improv...
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,展示了如何使用lambda函数和多个'if else'语句应用函数到DataFrame中的某一列: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # ...
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。
输出结果 以上实现方案中,用到的两个where函数,其实就和excel里的if很类似。 df.where 该函数可以将满足条件的函数筛选出来,将不满足条件的值赋值为另外一个值,默认情况下为NaN。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Signature:df.where(cond,other=nan,inplace=False,axis=None,level=None,erro...
①将性别 sex 列转化为 0 和 1 数值，其中 female 对应 0，male 对应 1。应用 apply 函数实现这一功能非常简单：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...
if score >= 90:return 'A'elif score >= 80:return 'B'elif score >= 70:return 'C'else:return 'D'df['Grade'] = df['Score'].map(grade)在这个例子中，我们定义了一个`grade`函数，然后使用`map()`函数将分数映射到对应的等级。3. 使用`filter()`函数进行条件筛选 `filter()`函数允许我们在...
Pandas的where函数可用于根据其他列的值来创建一个列。 可以根据情况定义一个条件或一组条件,并取一个列。对于符合条件的行,这一列的值保持不变。其他的值被替换成指定的值。 类似if else 的操作: if 条件成立 那么,对应列值不变,如果条件不成立,指定值 通过一个例子可以更容易理解。假设我们想根据mes2列的...
if row.a == 0: df.at[row.Index,'e'] = row.d elif (row.a <= row.a=""> 0): df.at[row.Index,'e'] = (row.b)-(row.c) else: df.at[row.Index,'e'] = row.b + row.c end = time.time() print(end - start)
(1)将销售额大于0时,标记为good,否则标记为bad在这里用到了pandas中的apply函数以及python中的三元表达式 >>> df['grade'] = df.销售额.apply(lambda x : 'good' if x > 0 else 'bad') >>> df 销售人员 销售额 grade 0 张三 -100 bad 1 李四 200 good 2 张三 100 good 3 王五 100 good 4...
returns1 * s1ifs1.sum() > s2.sum()elses2 * s2 df0.combine(df1.rename(columns={"c":"a","d":"b"}), taking_larger_square) 自定义的take_larger_square函数对 df0 和 df1 中的 a 列以及 df0 和 df1 中的 b 列进行操作。在...