作为系列第15期，我们即将学习的是：在pandas中基于范围条件进行表连接。 ...表连接是我们日常开展数据分析过程中很常见的操作，在pandas中基于join()、merge()等方法，可以根据左右表连接依赖字段之间对应值是否相等，来实现常规的表连接。 ...但在有些情况下，我们可能需要基于一些“特殊”的条件匹配，来完成左右表之间的表连接操作，譬如对于下面的示例数据框demo_left和demo_right： 假如我们需要基于demo_left的left_id...进行连接，再在初步连接的结果表中基于left_id或right_id进行分组筛选运算，过滤掉时间差大于7天的记录： 而除了上面的方式以外，我们还可以基于之前的文章中给大家介绍过的pandas的功能拓展库...pyjanitor中的条件连接方法，直接基于范围比较进行连接，且该方式还支持numba加速运算：
高考加油 使用if-elif-else语句解决多分支问题，在程序中加入数学运算及配合for循环，使用计数变量，进行累加操作。...格式 elif语句的后面要填写判断条件，并且还要写一个冒号。在if的条件不成立时，可使用elif语句再次进行条件判断。...如果条件成立，就会执行对应的下级代码，然后结束整个if- elif-else语句。 如果所有条件都不成立， 就会运行else的下级代码。...计算余数和商 余数 在python中，计算余数需要使用百分号 % 。 php print(5 % 2) 计算5除以2的余数，输出结果1。...商 在python中，计算两个数的商，可以书写两个斜杠 //。 php print(5 // 2) 计算5除以2的商，输出结果2。
在Pandas中可以对整个列或Series执行操作，而无需编写显式循环。这种高效的方法利用了底层优化的库，使您的代码更快、更简洁。...向量化操作示例 1、基本算术运算 一个具有两列的DataFrame， ' a '和' B '，我们希望以元素方式添加这两列，并将结果存储在新列' C '中。...3、条件操作 也将矢量化用于条件操作，比如基于列a中的条件创建一个新的列D: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3]} df = pd.DataFrame...向量化的好处 在Pandas中向量化提供了几个好处: 效率:操作针对性能进行了优化，并且比传统的基于循环的操作快得多，特别是在大型数据集上。...总结 Pandas和NumPy等库中的向量化是一种强大的技术，可以提高Python中数据操作任务的效率。可以以高度优化的方式对整个列或数据集合执行操作，从而生成更快、更简洁的代码。
Python 3 if 判断 if 在 Python 3 中的基本应用 若全部用if语句，程序运行时会遍历所有if（不管每个if后的逻辑运算是否为True）。...而用if-elif，程序运行时，只要if或后续某一个elif之一满足逻辑值为True， 则程序执行完对应输出语句后自动结束该轮if-elif（即不会再去冗余地执行后续的elif或else）。...var1: print("if 表达式条件为 true") print(var1) print("good") # python3 结果：if 表达式条件为 true 100 good...，可以把 if...elif...else 结构放在另外一个 if...elif...else 结构中。...) else: print ("你输入的数字不能整除 2 和 3") # python3 (输入8时)结果：你输入的数字可以整除 2，但不能整除 3 小婷儿的python正在成长中
如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具，大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。...本篇通过总结一些最最常用的Pandas在具体场景的实战。在开始实战之前。一开始我将对初次接触Pandas的同学们，一分钟介绍Pandas的主要内容。...一、一分钟入门Pandas1.1 加载数据最简单方法之一是，加载csv文件（格式类似Excel表文件），然后以多种方式对它们进行切片和切块：Pandas加载电子表格并在 Python 中以编程方式操作它...例如，按流派对数据集进行分组，看看每种流派有多少听众和剧目：Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行，由于使用了sum()聚合，因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起，并在合并的爵士乐列中显示总和...除了 sum()，pandas 还提供了多种聚合函数，包括mean()计算平均值、min()、max()和多个其他函数。1.6 从现有列创建新列通常在数据分析过程中，发现需要从现有列中创建新列。
作者：Cheever 编译：1+1=6 今天公众号给大家好好讲讲基于Pandas和NumPy，如何高速进行数据处理！ 1 向量化 1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。...这是一个非常基本的条件逻辑，我们需要为lead status创建一个新列。 我们使用Pandas的优化循环函数apply()，但它对我们来说太慢了。...看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...1、字符串 假设你需要在一系列文本中搜索特定的模式，如果匹配，则创建一个新的series。这是一种.apply方法。...Dask是在Pandas API中工作的一个不错的选择。能够跨集群扩展到TB级的数据，或者甚至能够更有效地在一台机器上处理多核数据。 6 总结 向量化可以极大地加快速度！
布尔类型 定义 布尔类型是python中用来表示真、假的数据类型。布尔类型中只有 True 和 False 两个值，True表示真，False表示假。...python中，所有判断条件的结果都是布尔类型: 条件成立，结果就是True; 条件不成立，结果就是False。...if-elif 语句 PHP if 条件1： 下级代码 elif 条件2： 下级代码 ... ......else 下级代码 运行规则: 1 依次判断，条件成立就执行下级代码，然后结束整个if-elif 语句的执行。...2 如果有else，在所有条件都不成立的时候，会执行else语句 的下级代码。
这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。 什么是矢量化？ 矢量化是在数据集上实现 (NumPy) 数组操作的技术。...在使用 Pandas DataFrame 时，这种差异将变得更加显著。 数学运算 在数据科学中，在使用 Pandas DataFrame 时，开发人员使用循环通过数学运算创建新的派生列。...我们创建一个具有 500 万行和 4 列的 pandas DataFrame，其中填充了 0 到 50 之间的随机值。...If-else 语句 我们实现了很多需要我们使用“If-else”类型逻辑的操作。我们可以轻松地将这些逻辑替换为 python 中的矢量化操作。...让我们看下面的例子来更好地理解它（我们将使用我们在用例 2 中创建的 DataFrame）： 想象一下，我们要根据现有列“a”上的某些条件创建一个新列“e” ## 使用循环 import time start
下一步是创建一个新的 conda 环境。conda 环境类似于一个允许您指定特定版本的 Python 和一组库的虚拟环境。从终端窗口运行以下命令。...下一步是创建一个新的 conda 环境。conda 环境类似于一个允许您指定特定 Python 版本和一组库的虚拟环境。从终端窗口运行以下命令。...下一步是创建一个新的 conda 环境。conda 环境类似于一个允许您指定特定 Python 版本和一组库的虚拟环境。从终端窗口运行以下命令。...使用iloc选择特定行和/或列时，请使用表中的位置。 您可以基于loc/iloc分配新值给选择。 转到用户指南 用户指南页面提供了有关索引和选择数据的完整概述。...当特别关注表中位置的某些行和/或列时，请在选择括号[]前使用iloc运算符。 在使用loc或iloc选择特定行和/或列时，可以为所选数据分配新值。
参考链接： Python中的决策(if，if..else，嵌套if，if-elif) 文章目录 elifif嵌套扩展 elif 如果是多条件分支，不同条件，执行不同代码，则用elif 格式如下： ...if 条件1： 执行代码1 elif 条件2： 执行代码2 elif 条件3： 执行代码3 ....... else： 以上条件都不满足执行代码 多个elif ，...多个条件，每个条件都是平级的可以将从if到elif再到else以及其下的缩进代码看成一个代码块。 ...if嵌套 if的嵌套 是 递进的，用于当满足条件时还希望再增加分支 语法格式： if 条件1： if 条件2： 执行 else 不满足条件2： ...执行 else 不满足条件1： 执行 扩展 input()函数返回值类型是字符串。
前言：解决在Pandas DataFrame中插入一列的问题 Pandas是Python中重要的数据处理和分析库，它提供了强大的数据结构和函数，尤其是DataFrame，使数据处理变得更加高效和便捷。...解决在DataFrame中插入一列的问题是学习和使用Pandas的必要步骤，也是提高数据处理和分析能力的关键所在。 在 Pandas DataFrame 中插入一个新列。...不同的插入方法： 在Pandas中，插入列并不仅仅是简单地将数据赋值给一个新列。...在这个例子中，我们使用numpy的where函数，根据分数的条件判断，在’Grade’列中插入相应的等级。...总结： 在Pandas DataFrame中插入一列是数据处理和分析的重要操作之一。通过本文的介绍，我们学会了使用Pandas库在DataFrame中插入新的列。
2.2 筛选特定的行 在输入文件筛选出特定行的三种方法： 行中的值满足某个条件 行中的值属于某个集合 行中的值匹配正则表达式 从输入文件中筛选出特定行的通用代码结构： for row in filereader...do something else 行中的值满足某个条件 pandas提供loc函数，可以同时选择特定的行与列。...需要在逗号前设定行筛选条件，在逗号后设定列筛选条件。 例如，loc函数的条件设置为：Supplier Name列中姓名包含 Z，或者Cost列中的值大于600.0，并且需要所有的列。...for循环，在一个输入文件集合中迭代，并使用glob模块和os模块中的函数创建输入文件列表以供处理。...有时候，除了简单地垂直或平行连接数据，你还需要基于数据集中的关键字列的值来连接数据集。pandas 提供了类似SQL join 操作的merge 函数。
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件数据，并将其中符合我们特定要求的那一行加以复制指定的次数，而不符合要求的那一行则不复制；并将所得结果保存为新的Excel表格文件的方法。 ...这里需要说明，在我们之前的文章Python批量复制Excel中给定数据所在的行中，也介绍过实现类似需求的另一种Python代码，大家如果有需要可以查看上述文章；而上述文章中的代码，由于用到了DataFrame.append...()这一个在最新版本pandas库中取消的方法，因此有的时候可能会出现报错的情况；且本文中的需求较之上述文章有进一步的提升，因此大家主要参考本文即可。 ...，那么就将这一行复制指定的次数（复制的意思相当于就是，新生成一个和当前行一摸一样数据的新行）；而对于符合我们要求的行，其具体要复制的次数也不是固定的，也要根据这一行的这一列数据的值来判断——比如如果这个数据在某一个值域内...在这里，我们根据特定的条件，为每个值设定重复的次数。根据inf_dif列的值，将相应的重复次数存储在num列表中。根据不同的条件，使用条件表达式（if-else语句）分别设定了不同的重复次数。
Python流程控制## 一、条件判断语句 基本形式（注意不要少写了冒号:） if 条件判断1>: elif 条件判断2>: elif 条件判断3>:... else: 示例 name = '12' if name == '12': print('0') elif name == '12': print('3') else:...请根据BMI公式（体重除以身高的平方）帮小明计算他的BMI指数，并根据BMI指数： 低于18.5：过轻 18.5-25：正常 25-28：过重 28-32：肥胖 高于32：严重肥胖 用if-elif判断并打印结果...二、循环语句 （1）for...in循环，依次把list或tuple中的每个元素迭代出来，Python提供一个Range()函数，可以生成一个整数序列。...Continue（作用是提前结束本轮循环，并直接开始下一轮循环），在循环过程中，可以通过continue语句，跳过当前的这次循环，直接开始下一次循环。
＃8 —将lambda应用于DataFrame列 pandas DataFrame是一种可以保存表格数据的结构，例如Excel for Python。...＃7-将条件应用于多列 假设我们要确定哪些喜欢巴赫的植物也需要充足的阳光，因此我们可以将它们放在温室中。...在第4行，我们 将此函数.apply（）应用于DataFrame并指定应将哪些列作为参数传递。 axis=1 告诉pandas它应该跨列评估函数（与之相对 axis=0，后者跨行评估）。...我们将.apply（）函数的输出分配给名为“ new_shelf”的新DataFrame列。...根据 PEP8，Python样式指南： 包装长行的首选方法是在括号，方括号和花括号内使用Python的隐含行连续性。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。...从现有的列创建新列： ? 从 DataFrame 里删除行/列 想要删除某一行或一列，可以用 .drop() 函数。...条件筛选 用中括号 [] 的方式，除了直接指定选中某些列外，还能接收一个条件语句，然后筛选出符合条件的行/列。比如，我们希望在下面这个表格中筛选出 'W'>0 的行： ?...Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。...在上面的例子中，数据透视表的某些位置是 NaN 空值，因为在原数据里没有对应的条件下的数据。
MAC上均可以使用 Python的应用 Python的应用非常广泛，在以下领域都有着主流地位的应用数据分析 （二）开始使用python Python解释器下载 使用Python...以'''或者"""括起来的多行注释，例如： ''' if-elif是python中条件判断语句，它可以让我们根据条件成立与否来决定执行几个代码块中的哪一个...不同于C语言，在python中没有switch-case语句，因此必须要通过if-elif来实现类似switch-case的功能 当然，用于也可以通过自己创建用户自己的类，来实现类似...: print("A bad grade") （三）Python中的变量 变量的命名规则 python中的变量命名规则为： 变量名不能与保留字相同...变量名可以由字母、数字、下划线组成 变量名的第一个字符必须为字母或下划线，不能以数字开头 变量名大小写敏感 强类型与弱类型 变量为在程序运行过程中存储数据的寄存栈，通常根据变量在使用之前是否需要声明
创建日期： 20200805 15:20 上次修改： 20200805 19:27 Python 版本： Python 3.7 项目介绍：一直想写一份适合经济学等社科背景、学术科研向的 Python 教程...行的长度相同） 在 Pandas 中，只需在整个列上编写一个布尔表达式，就可以为每一行生成 True 或 False 值 Pandas 仅会显示行为True的值。...3 False 4 False 5 False 将条件放入方括号中 df_auto[ df_auto['price'] Pandas 首先会生成值为 True / False的序列，...Apply: 分别对每个组应用函数 Combine: 将结果组合到数据结构中 参阅:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html 通过创建...对象中应用.apply()函数： 在.apply（）中使用lambda是迭代数据子集的好方法。
，我们现在要增加一个新的特征，但这个新的特征是基于一些时间条件生成的，根据时长（小时）而变化，如下： ?...其次，它使用不透明对象范围(0，len(df))循环，然后再应用apply_tariff()之后，它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列的列表中。...如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格：df ['energy_kwh'] * 28，类似这种。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。
Python流程控制## 一、条件判断语句 基本形式（注意不要少写了冒号:） if 条件判断1>: elif 条件判断2>: elif 条件判断3>:... else: 示例 name = '12' if name == '12': print('0') elif name == '12': print('3') else:...请根据BMI公式（体重除以身高的平方）帮小明计算他的BMI指数，并根据BMI指数： 低于18.5：过轻 18.5-25：正常 25-28：过重 28-32：肥胖 高于32：严重肥胖 用if-elif...判断并打印结果 二、循环语句 （1）for...in循环，依次把list或tuple中的每个元素迭代出来，Python提供一个Range()函数，可以生成一个整数序列。...Continue（作用是提前结束本轮循环，并直接开始下一轮循环），在循环过程中，可以通过continue语句，跳过当前的这次循环，直接开始下一次循环。
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