首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用Pandas中的列和行中的数据创建基于if else的计算序列

在Pandas中,可以使用列和行中的数据创建基于if else的计算序列。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用if else创建计算序列
df['C'] = df.apply(lambda row: 'x' if row['A'] > row['B'] else 'y', axis=1)

print(df)

上述代码中,我们首先导入了Pandas库,并创建了一个示例数据框df,其中包含了两列A和B。然后,我们使用df.apply()函数和lambda表达式创建了一个新的列C,该列根据A和B列中的数据进行if else条件判断,如果A大于B,则为'x',否则为'y'。

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
   A   B  C
0  1   6  y
1  2   7  y
2  3   8  y
3  4   9  y
4  5  10  y

这个示例展示了如何使用Pandas中的列和行中的数据创建基于if else的计算序列。在实际应用中,可以根据具体需求进行更复杂的条件判断和计算操作。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

pandaslociloc_pandas获取指定数据

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作我们经常需要寻找数据某行或者某,这里介绍我在使用Pandas时用到两种方法:ilocloc。...读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过名称或标签来索引 iloc:通过索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...columns进行切片操作 # 读取第2、3,第3、4 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果: 注意: 这里区间是左闭右开,data.iloc[1:...3, 2:4]第4、第5取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn

8.8K21

用过Excel,就会获取pandas数据框架值、

在Python数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运pandas库提供了获取值、简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例为45。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...语法如下: df.loc[] 其中,是可选,如果留空,我们可以得到整行。由于Python使用基于0索引,因此df.loc[0]返回数据框架第一。...获取1 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas,这类似于如何索引/切片Python列表。...想想如何在Excel引用单元格,例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种思想。 方括号表示法 使用方括号表示法,语法如下:df[列名][索引]。

19.1K60
  • pythonpandasDataFrame对操作使用方法示例

    pandasDataFrame时选取: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格'w'使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格'w',返回是DataFrame...(0) #取data第一 data.icol(0) #取data第一 ser.iget_value(0) #选取ser序列第一个 ser.iget_value(-1) #选取ser序列最后一个...(1) #返回DataFrame第一 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名,且该也用不到,一般是索引被换掉后导致,有强迫症看着难受,这时候dataframe.drop...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame对操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

    13.4K30

    Excel与pandas使用applymap()创建复杂计算

    标签:Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何pandas创建计算,并讲解了一些简单示例。...通过将表达式赋值给一个新(例如df['new column']=expression),可以在大多数情况下轻松创建计算。然而,有时我们需要创建相当复杂计算,这就是本文要讲解内容。...图1 创建一个辅助函数 现在,让我们创建一个取平均值函数,并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么,在对每个学生进行循环?不!...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于或整个数据框架简单方法,就是.applymap()方法,这有点类似于map()函数作用。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级,但是,需要在三每一上分别使用map(),而applymap()能够覆盖整个数据框架(多)。

    3.9K10

    Pandas基础使用系列---获取

    前言我们上篇文章简单介绍了如何获取数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,位置我们使用类似python切片语法。...大家还记得它们区别吗?可以看看上一篇文章内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4这样数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定名称,所有指标这一计算在内了。...接下来我们再看看获取指定指定数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单,大家要注意是,这里2并不算是所以哦,而是名称,只不过是用了padnas自动帮我创建名称。...如果要使用索引方式,要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单,接下来我们再看看如何获取多行多。为了更好演示,咱们这次指定索引df = pd.read_excel("..

    60800

    如何Pandas 创建一个空数据帧并向其附加行

    Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行对齐。...在本教程,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何Pandas 向其追加行。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一个空数据帧。...Python  Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们语法以及它们接受参数。这种学习对于那些开始使用 Python  Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。

    27230

    SQL转列转行

    而在SQL面试,一道出镜频率很高题目就是转列转行问题,可以说这也是一道经典SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典学生成绩表问题。...01 转列:sum+if 在行转列,经典解决方案是条件聚合,即sum+if组合。...其基本思路是这样: 在长表数据组织结构,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表需要将其变成同一uid下仅对应一 在长表,仅有一记录了课程成绩,但在宽表则每门课作为一记录成绩...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 记录由一变为多行,字段由多变为单列; 一变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;...一变多行,那么复制最直观实现当然是使用union,即分别针对每门课程提取一张衍生表,最后将所有课程衍生表union到一起即可,其中需要注意字段对齐 按照这一思路,给出SQL实现如下: SELECT

    7.1K30

    SQL 转列转行

    转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...,而且每个学生全部成绩排成一,这样方便我查看、统计,导出数据 SELECT UserName, MAX(CASE Subject WHEN '语文' THEN Score ELSE...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据使用 PIVOT UNPIVOT 时,必须将数据兼容级别设置为 90 或更高。...有关如何设置数据库兼容级别的信息,请参阅 sp_dbcmptlevel (Transact-SQL)。

    5.5K20

    使用 Pandas resample填补时间序列数据空白

    在现实世界时间序列数据并不总是完全干净。有些时间点可能会因缺失值产生数据空白间隙。机器学习模型是不可能处理这些缺失数据,所以在我们要在数据分析清理过程中进行缺失值填充。...本文介绍了如何使用pandas重采样函数来识别填补这些空白。 原始数据 出于演示目的,我模拟了一些每天时间序列数据(总共10天范围),并且设置了一些空白间隙。...初始数据如下: 重采样函数 在pandas中一个强大时间序列函数是resample函数。这允许我们指定重新采样时间序列规则。...如果我们在同一粒上调用重采样的话对于识别填补时间序列数据空白是非常有用。例如,我们正在使用原始数据集并不是每天都有数值。利用下面的重样函数将这些间隙识别为NA值。...总结 有许多方法可以识别填补时间序列数据空白。使用重采样函数是一种用来识别填充缺失数据点简单且有效方法。这可以用于在构建机器学习模型之前准备清理数据

    4.3K20

    Pandas如何查找某中最大值?

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找某中最大值,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

    34610

    Power BI: 使用计算创建关系循环依赖问题

    文章背景: 在表缺少主键无法直接创建关系,或者需要借助复杂计算才能创建主键情况下,可以利用计算来设置关系。在基于计算创建关系时,循环依赖经常发生。...当试图在新创建PriceRangeKey基础上建立PriceRanges表Sales表之间关系时,将由于循环依赖关系而导致错误。...由于两个依赖关系没有形成闭环,所以循环依赖消失了,可以创建关系。 3 避免空行依赖 创建可能用于设置关系计算时,都需要注意以下细节: 使用DISTINCT 代替VALUES。...延伸阅读: (1)规范化与非规范化 规范化这一术语用于描述以减少重复数据方式存储数据。...假设有一个产品表具有一个唯一密钥值(如产品密钥)描述产品特征(包括产品名称、类别、颜色尺寸)其他。当销售表仅存储密钥(如产品密钥)时,该表被视为是规范化

    74520

    jupyter 实现notebook显示完整

    jupyter notebook设置显示最大行及浮点数,在head观察时不会省略 jupyter notebookdf.head(50)经常会因为数据太大,行列自动省略,观察数据时不爽!...1000) pd.set_option(‘max_row’,300) pd.set_option(‘display.float_format’, lambda x: ‘%.5f’ % x) 欢迎使用...Markdown编辑器写博客 补充知识:Jupyter notebook 输出部分显示不全问题 在我更换了jupyter主题后(如何更换主题,见上篇博客),输出部分总是显示不全,差两个字符;Github...这个13px,可能有的人改了以后,还是显示不全,可以多试几个数,因为有的人浏览器显示比例不一样 重新运行jupyter notebook,输出部分显示不全问题解决。...以上这篇jupyter 实现notebook显示完整就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

    5.6K20

    对比Excel,Python pandas删除数据框架

    标签:Python与Excel,pandas 删除也是Excel常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行一些方法,删除与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除数据框架,仍然使用前面给出“用户.xlsx”数据。 图1 .drop()方法 与删除类似,我们也可以使用.drop()删除。...如果要覆盖原始数据框架,则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python一个关键字,可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架删除。...实际上我们没有删除,而是创建了一个新数据框架,其中只包含用户姓名、城市性别,有效地“删除”了其他两。然后,我们将新创建数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码双方括号。

    7.2K20

    Pandas更改数据类型【方法总结】

    例如,上面的例子,如何23转为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每类型?...解决方法 可以用方法简单列举如下: 对于创建DataFrame情形 如果要创建一个DataFrame,可以直接通过dtype参数指定类型: df = pd.DataFrame(a, dtype='float...DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个,依次处理每一是非常繁琐,所以可以使用DataFrame.apply处理每一。...另外pd.to_datetimepd.to_timedelta可将数据转换为日期时间戳。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法,用于将具有对象数据类型DataFrame转换为更具体类型。

    20.3K30

    对比Excel,Python pandas删除数据框架

    标签:Python与Excel,pandas 对于Excel来说,删除是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架删除技术。...准备数据框架 我们将使用前面系列中用过“用户.xlsx”来演示删除。 图1 注意上面代码index_col=0?如果我们将该参数留空,则索引将是基于0索引。...通过指定index_col=0,我们要求pandas使用第一(用户姓名)作为索引。...使用.drop()方法删除 如果要从数据框架删除第三(Harry Porter),pandas提供了一个方便方法.drop()来删除。...如果要删除第1第3,它们是“Forrest Gump””Harry Porter”。在结果数据框架,我们应该只看到Mary JaneJean Grey。

    4.6K20
    领券