一、np.where 1、返回满足条件的元素的索引 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp arr=np.array([0,1,2,3,4,5,6])#找到数组中所有大于3的元素的索引 indices=np.where(arr>3)print(indices)#输出结果:(array([4,5,6]),) 2、基于一个条件
1.numpy中的where函数是一个具有条件的真假语句(有点类似if三元表达)。 简单讲,就是判断条件是否为真,为真执行一个条件,为假执行一个条件。 where函数相关官网:https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html 2.np.where():有两种执行情况。(例子采用部分官网例子) 第一种: 1.np.where(...
要实现基于条件的替换,可以使用numpy.where函数。将DataFrame中某一列的指定的两个值分别替换为0和1,其他值替换为2 实现代码 import pandas as pd import numpy as np # 创建一个示例DataFrame data = {'A': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'grape']} df = pd.DataFrame(data) # 打印替换...
2. 使用numpy中的where #使用numpy中的where同样可以实现上述效果.日常numpy中的where更常用 df["实收价"] = np.where( df["原价"]>5000, #如果原价大于5000就显示下面的活动价否则就显示最下方的原价 df["活动价"], df["原价"] ) df #%% df["实收价"] = np.where( df["活动价"]==0, df["...
where函数是numpy库中的,通常需要先加载numpy库,再调用该函数。函数的基本调用语法有两种,一种是:importnumpyasnp np.where(arry)此时,np.where函数输出arry中“真”值的坐标(‘真’也可以理解为非0)。 或者说np.where函数从arry中返回满足特定条件的元素。比如,它会返回满足特定条件数值的索引位置。
python的where函数 where()函数是numpy库中的一个函数，用于根据给定条件从数组中提取元素的位置。where()函数的定义如下：where(condition[, x, y])•condition：表示要进行筛选的条件，可以是一个数组或条件表达式。如果为数组，则返回满足条件的位置信息；如果为条件表达式，则返回满足条件的元素位置信息。•x：...
为了验证where函数在数据处理中的性能优势,我们对比了传统的条件过滤方法与where函数的性能。通过压力测试,我们提供了如下压测报告: 方法A(传统过滤):处理100万条记录耗时:25秒 方法B(使用NumPy的where):处理100万条记录耗时:5秒 资源消耗的优化对比如下:
Python中numpy的where（）函数 Python中numpy的where（）函数第⼀种⽤法 np.where(conditions,x,y)if （condituons成⽴）： 数组变x else: 数组变y import numpy as np '''x = np.random.randn(4,4)print(np.where(x>0,2,-2))#试试效果 xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1....
所以我们就有了numpy.where函数的出现: import numpy as np xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5]) yarr = np.array([2.1,2.2,2.3,2.4,2.5]) cond = np.array([True , False , True , True ,False]) result = np.where(cond,xarr,yarr) print(result) [ 1.1 2.2 1.3 1.4 2.5] 注意:...