loc :https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.loc.html iloc :https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.html 用途: 取数: 从dataframe中取 一部分行与列的数据 (为主) 赋值: 给指定的 行与列赋值 df.loc[xx,xx] = xx ...
1.if基本格式 if 判断条件: 满足条件执行的代码 2.if else格式 if 判断条件: 满足条件执行的代码 else: 不满足条件执行代码 3.if elif ... else格式 注意: 在python中使用tab缩进(4个空格)来判断代码的依赖关系,判断条件后一定要有冒号(:),else后面也跟冒号(:) 示例一:if函数 示例二:if else函数 示例...
If/else是一种条件语句,用于根据给定的条件执行不同的代码块。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...
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]
在这个例子中,我们首先使用pandas库读取了一个CSV格式的数据文件,并将其存储在一个DataFrame对象data中。然后,我们使用if else语句根据年龄来判断一个人是“成年人”还是“未成年人”,并将结果存储在一个名为“new_column”的新列中。 总而言之,Python中的DF if else用法是一种非常有用的数据处理技巧,可以帮助我...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成一些示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 创建一个新的图形 plt.figure() # 使用if-else条件语句根据y的值绘制不同的颜色 for i in range(len(x)): if y[i] > 0: plt.plot(x[i], y[i], 'go') # 如果...
在这种情况下,具有 if-elif-...-else 条件集的普通函数将是比 lambda 函数更好的选择。实际上,我们可以通过以下方式编写上面示例中的 lambda 函数: defcheck_conditions(x): ifx >10: returnx *10 elifx <5: returnx *5 else: returnx check_conditions(11) ...
第一种方法:一类一类地写入DataFrame中 df.loc[df [df ['province'].isin(['四川','贵州','重庆','湖南'])].index,'tag']='辣' ##选出目标行的索引,使用df.loc[索引,列名称]进行赋值 df.loc[df [df ['province'].isin(['广州','香港'])].index,'tag']='甜'##选出目标行的索引,使用df...
for里面,可以循环range数组、dataframe、字符串等等。 if-else #不准小猪和小猫进门,其他都可以进 name = str(input('请输入名字:')) if name=='猪': print('不给开门') elif name=='猫': print('不给开门') else: print('请进') 剩下的自己去练习吧。
而在python编程语言中，类似于一维数组的数据结构是列表，元组，字典。还有pandas库中的series。类似于二维数组的数据结构，典型的代表，就是pandas库中的dataframe。我们要对一维数组和二维数组，逐个数据元素进行操控的话，就需要通过循环，或者是迭代来实现。循环和迭代，基本上是同一个意思，只是实现的方式略微不同。