开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

根据一个列值是否在其他两个列值之间(范围)，使用标签将新列添加到dataframe

根据一个列值是否在其他两个列值之间(范围)，使用标签将新列添加到dataframe可以通过以下步骤实现：

首先，导入所需的库和模块：

import pandas as pd

创建一个示例的dataframe：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [2, 4, 6, 8, 10],
        'C': [3, 6, 9, 12, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

定义一个函数，用于判断列值是否在给定的范围内，并返回相应的标签：

def label_range(row):
    if row['A'] < row['B'] < row['C']:
        return 'In Range'
    else:
        return 'Not in Range'

使用apply函数将该函数应用于dataframe的每一行，并将结果添加为新列：

df['Label'] = df.apply(label_range, axis=1)

现在，dataframe中的每一行都会根据'A'、'B'、'C'列的值判断是否在范围内，并在新的'Label'列中添加相应的标签。

这种方法可以用于各种场景，例如根据数值范围对数据进行分类、筛选或标记。腾讯云提供的相关产品和产品介绍链接地址可以参考腾讯云的官方文档或咨询腾讯云的客服人员。

相关搜索:根据其他列的值将数据添加到列 Pandas使用其他列中的值创建新列，根据列值进行选择根据dataframe中的其他行值添加新列根据其他列值在R dataframe中查找值如何根据其他列的spark值在Dataframe中添加列在列中插入新值，该新值应添加到其他列值中根据列值在dataframe中插入新行如何根据其他列值重命名pandas DataFrame索引标签如何使用列值在pandas dataframe中创建新列？Python - Dataframe中使用2个其他列的值的新列在R中，如何根据列的值从其他列的列标题创建新列如何根据R中不同列的值在dataframe的列中分配新值？根据其他列中的值将列添加到数据框中如何根据两个其他列的值的分组总和创建一个新的值列？如何使用pandas/python创建多个新列，并根据其他两个列中的值填充列？在groupby之后，根据其他列的值之间的数据帧范围，对单独的列求和在Pandas Python Dataframe中，我需要根据其他列的值设置列的值如何将具有范围值的列添加到DataFrame 根据其他列中的值，将某列的一个值映射到该列的NaN值根据其他两个数据框列中的值的条件创建新列

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

如何把时间序列问题转化为监督学习问题？通俗易懂的 Python 教程

Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。

07

特征工程：Kaggle刷榜必备技巧（附代码）！！！

所以，话不多说，让我们创建一个空的实体集。我刚把这个名字命名为顾客。你可以在此处使用任何名称。现在它只是一个空桶。

06

开发 | 如何把时间序列问题转化为监督学习问题？通俗易懂的 Python 教程

AI科技评论按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。 Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。本教程包含：如何创建把时间序列数据集转为监督学习数据集的函数；如何让单变量时间序

05

Scikit-Learn教程：棒球分析 (一)

一个scikit-learn教程，通过将数据建模到KMeans聚类模型和线性回归模型来预测MLB每赛季的胜利。

02

干货！直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。

02

手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。

03

Pandas知识点-添加操作append

在Pandas中，append()方法用于将一个或多个DataFrame或Series添加到DataFrame中。append()方法也可以用于合并操作，本文介绍append()方法的用法。

03

可自动构造机器学习特征的Python库

机器学习越来越多地从人工设计模型转向使用 H20、TPOT 和 auto-sklearn 等工具自动优化的工具。这些库以及随机搜索（参见《Random Search for Hyper-Parameter Optimization》）等方法旨在通过寻找匹配数据集的最优模型来简化模型选择和机器学习调优过程，而几乎不需要任何人工干预。然而，特征工程作为机器学习流程中可能最有价值的一个方面，几乎完全是人工的。

03

Pandas全景透视：解锁数据科学的黄金钥匙

当许多人开始踏足数据分析领域时，他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代，为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢？这个问题似乎简单，但背后涉及了许多关键因素。在探究这个问题之前，让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。

01

Pandas merge用法解析（用Excel的数据为例子）

on: 要加入的列或索引级别名称。必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。

02

资源 | Feature Tools：可自动构造机器学习特征的Python库

机器学习越来越多地从人工设计模型转向使用 H20、TPOT 和 auto-sklearn 等工具自动优化的工具。这些库以及随机搜索（参见《Random Search for Hyper-Parameter Optimization》）等方法旨在通过寻找匹配数据集的最优模型来简化模型选择和机器学习调优过程，而几乎不需要任何人工干预。然而，特征工程作为机器学习流程中可能最有价值的一个方面，几乎完全是人工的。

02

基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

MLlib是Spark的机器学习（ML）库。其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。从较高的层面来说，它提供了以下工具：

04

Pandas图鉴(四)：MultiIndex

Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。

02

基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

MLlib是Spark的机器学习（ML）库。其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。从较高的层面来说，它提供了以下工具：

02

如何在Python 3中安装pandas包和使用数据结构

Python pandas包用于数据操作和分析，旨在让您以更直观的方式处理标记或关系数据。

00

Pandas图鉴(三)：DataFrames

Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。

02

手把手 | 如何用Python做自动化特征工程

机器学习的模型训练越来越自动化，但特征工程还是一个漫长的手动过程，依赖于专业的领域知识，直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤，虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。

01

利用Python绘图和可视化（长文慎入）

Python有许多可视化工具，但是我主要讲解matplotlib（http://matplotlib.sourceforge.net）。此外，还可以利用诸如d3.js（http://d3js.org/）之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包（如IPython），matplotlib还具有诸如缩放

07

3. Pandas系列 - DataFrame操作

概览 pandas.DataFrame 创建DataFrame 列表字典系列（Series）列选择列添加列删除 pop/del 行选择，添加和删除标签选择 loc 按整数位置选择 iloc 行切片附加行 append 删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列数据帧(DataFrame)的功能特点：潜在的列是不同的类型大小可变标记轴(行和列) 可以对行和列执行算术运算 pandas.DataFrame 构造函数： pandas.Data

01

Pandas缺失数据处理

好多数据集都含缺失数据，缺失数据有多重表现形式数据库中，缺失数据表示为NULL 在某些编程语言中用NA表示缺失值也可能是空字符串（’’）或数值在Pandas中使用NaN表示缺失值；

01

高效的10个Pandas函数，你都用过吗？

Pandas是python中最主要的数据分析库之一，它提供了非常多的函数、方法，可以高效地处理并分析数据。让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。

02

Pandas 学习手册中文第二版：1~5

欢迎来到《Pandas 学习手册》！在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。

01

Pandas merge函数「建议收藏」

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/145037.html原文链接：https://javaforall.cn

02

Python 数据分析（PYDA）第三版（四）

在许多应用程序中，数据可能分布在许多文件或数据库中，或者以不便于分析的形式排列。本章重点介绍帮助组合、连接和重新排列数据的工具。

00

pandas merge left_并集和交集的区别图解

left: 拼接的左侧DataFrame对象 right: 拼接的右侧DataFrame对象 on: 要加入的列或索引级别名称。必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。 left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 left_index: 如果为True，则使用左侧DataFrame中的索引（行标签）作为其连接键。对于具有MultiIndex（分层）的DataFrame，级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。 right_index: 与left_index功能相似。 how: One of ‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’. 默认inner。inner是取交集，outer取并集。比如left：[‘A’,‘B’,‘C’];right[’’A,‘C’,‘D’]；inner取交集的话，left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接，如果没有是B，在right中没有匹配到，则会丢失。’outer’取并集，出现的A会进行一一匹配，没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。默认为True，设置为False将在很多情况下显着提高性能。 suffixes: 用于重叠列的字符串后缀元组。默认为（‘x’，’ y’）。 copy: 始终从传递的DataFrame对象复制数据（默认为True），即使不需要重建索引也是如此。 indicator:将一列添加到名为_merge的输出DataFrame，其中包含有关每行源的信息。 _merge是分类类型，并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值，取得值为left_only，对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only，并且如果在两者中都找到观察点的合并键，则为left_only。

02

用Python将时间序列转换为监督学习问题

但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。

02

30 个小例子帮你快速掌握Pandas

链接：https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4

01

强烈推荐一个Python库！制作Web Gui也太简单了！

之前小编用Python做GUI界面，首选就是Tkinter、PyQt5 。但是它们实现起来工作量及代码量太大，还要一步步设计调试界面排版等问题，而且界面最终呈现也不是特别美观，还有就是打包后太大等一系列问题。

01

Julia中的数据分析入门

Julia的入门非常简单，尤其是当您熟悉Python时。在本篇文章中，我们将使用约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心在其GitHub存储库中提供的Covid-19数据（https://github.com/CSSEGISandData/）。

02

Stata与Python等效操作与调用

本文围绕 Stata 与 Python 的对照与交互，适合有 Stata 基础，想过渡学习 Python 的读者。其中，Python 数据管理主要使用的 Pandas 库。本文主要包括两部分：

05

Pandas速查手册中文版

本文翻译自文章： Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science，同时添加了部分注解。对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法，使得数据处理非常简单，同时在数据处理速度上也做了很多优化，使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。如果你想学习Pandas，建议先看两个网站。（1）官网： Python Data Analysis Library （2）十分钟入门Pandas： 10 Mi

09

数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

Kevin Markham，数据科学讲师，2002 年，毕业于范德堡大学，计算机工程学士，2014 年，创建了 Data School，在线教授 Python 数据科学课程，他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容，迄今为止，浏览量在油管上已经超过 500 万次。

02

Pandas常用命令汇总，建议收藏！

凭借其广泛的功能，Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。

01

Pandas 25 式

原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。

00

pandas 拼接 concat 5 个常用技巧！

最简单的用法就是传递一个含有DataFrames的列表，例如[df1, df2]。默认情况下，它是沿axis=0垂直连接的，并且默认情况下会保留df1和df2原来的索引。

01

【Python】详解pandas库中pd.merge函数与代码示例

在数据科学和分析领域，经常需要处理来自不同源的数据集，并将它们合并为一个统一的数据结构以进行进一步的分析。Pandas库中的pd.merge()函数提供了一种灵活的方式来合并两个或多个DataFrame，类似于SQL中的JOIN操作。本文将详细介绍pd.merge()函数的用法，并通过多个代码示例展示其在不同场景下的应用。

01

Python 金融编程第二版（二）

本章介绍了 Python 的基本数据类型和数据结构。尽管 Python 解释器本身已经带来了丰富的数据结构，但 NumPy 和其他库以有价值的方式添加了这些数据结构。

01

AI网络爬虫：用kimi提取网页中的表格内容

你是一个Python编程专家，要完成一个编写爬取网页表格内容的Python脚步的任务，具体步骤如下：

01

groupby函数详解

这是由于变量grouped是一个GroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算，只是含有一些有关分组键df[‘key1’]的中间数据而已，然后我们可以调用配合函数（如：.mean()方法）来计算分组平均值等。　　因此，一般为方便起见可直接在聚合之后+“配合函数”，默认情况下，所有数值列都将会被聚合，虽然有时可能会被过滤为一个子集。　　一般，如果对df直接聚合时， df.groupby([df['key1'],df['key2']]).mean()（分组键为：Series）与df.groupby(['key1','key2']).mean()（分组键为：列名）是等价的，输出结果相同。　　但是，如果对df的指定列进行聚合时， df['data1'].groupby(df['key1']).mean()（分组键为：Series），唯一方式。此时，直接使用“列名”作分组键，提示“Error Key”。注意：分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外。

01

AutoML之自动化特征工程

个人以为，机器学习是朝着更高的易用性、更低的技术门槛、更敏捷的开发成本的方向去发展，且AutoML或者AutoDL的发展无疑是最好的证明。因此花费一些时间学习了解了AutoML领域的一些知识，并对AutoML中的技术方案进行归纳整理。

02

Python 数学应用（二）

在本章中，我们将讨论随机性和概率。我们将首先通过从数据集中选择元素来简要探讨概率的基本原理。然后，我们将学习如何使用 Python 和 NumPy 生成（伪）随机数，以及如何根据特定概率分布生成样本。最后，我们将通过研究涵盖随机过程和贝叶斯技术的一些高级主题，并使用马尔可夫链蒙特卡洛方法来估计简单模型的参数来结束本章。

00

基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法

贝叶斯定理（英语：Bayes' theorem）是概率论中的一个定理，描述在已知一些条件下，某事件的发生概率。

03

基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法

贝叶斯定理（英语：Bayes’ theorem）是[概率论]中的一个[定理]，描述在已知一些条件下，某事件的发生概率。比如，如果已知某癌症与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出他罹患癌症的概率。

02

解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

在数据分析与机器学习中，经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时，pandas库和numpy库是常用的工具。其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。然而，有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。

02

Pandas的apply方法的应用练习

请创建一个新的列'new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍，当原来的元素大于10的时候，将新列里面的值赋0

01

Pandas_Study01

series 和 dataframe 这是pandas 中最为基本的两个概念，series 类似于一维数组，可以近似当成普通的数组进行操作，对于series 默认会有行索引为它索引，但特殊的同时与普通的一维数组不同列表只能有从0开始的整数索引，而series则可以自定义标签索引，这一点来看，跟字典又比较相似，因此series又可以拥有类似字典的操作方式，series 的标签索引可以随时更新修改替换。series 提供有很多方便的方法，用于判断值为空的 isnull, notnull，sort_index(), sort_values() 用于排序的方法等。

01

使用Atlas进行数据治理

Apache Atlas为Hadoop提供了数据治理功能。Apache Atlas用作公共元数据存储，旨在在Hadoop堆栈内外交换元数据。Atlas与Apache Ranger的紧密集成使您能够在Hadoop堆栈的所有组件之间一致地定义、管理和治理安全性和合规性策略。Atlas向Data Steward Studio提供元数据和血缘、以支持跨企业数据整理数据。

01

Python求取Excel指定区域内的数据最大值

本文介绍基于Python语言，基于Excel表格文件内某一列的数据，计算这一列数据在每一个指定数量的行的范围内（例如每一个4行的范围内）的区间最大值的方法。

02

数据导入与预处理-课程总结-01~03章

备注：本文主要是课程总结，不做过多的拓展，如果需要详细了解，可以查看本专栏系列内容，专栏链接直达

02

盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (下)

数据表可以按「键」合并，用 merge 函数；可以按「轴」来连接，用 concat 函数。

04

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭