通过检查python dataframe中的多条elif语句来创建新列 - 腾讯云开发者社区

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python中使用矢量化替换循环

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。..., 4 )), columns=( 'a' , 'b' , 'c' , 'd ' )) df.shape # (5000000, 5) df.head() 创建一个新列“ratio”来查找列“...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

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Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

3、基本的索引和切片（1）元素索引、根据元素在数组中的位置来进行索引。...上述语句选出的是元素（1,0）、（5,3）、（7，1）、（2,2）。上述语句按0、3、1、2列的顺序依次显示1、5、7、2行。下述语句能实现同样的效果。...（2）创建Series a、通过series来创建 Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。...也可以在创建Series的时候为值直接创建索引。 b、通过字典的形式来创建Series。（3）获取Series中的值通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。...相当于Excel中vlookup函数的多条件查找中的多条件。对于层次化索引对象，选取数据的方式可以通过内层索引，也可以通过外层索引来选取，选取方式和单层索引选取的方式一致。

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2020年入门数据分析选择Python还是SQL？七个常用操作对比！

而在pandas中，我们可以通过将列名列表传递给DataFrame来完成列选择 ?...多条件查找在SQL中，进行多条件查找可以使用AND/OR来完成 SELECT * FROM tips WHERE time = 'Dinner' AND tip > 5.00; ?...在pandas中也有类似的操作 ? 查找空值在pandas检查空值是使用notna()和isna()方法完成的。...现在让我们重新创建两组示例数据，分别用代码来演示不同的连接 df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], ....:...merge()提供了一些参数，可以将一个DataFrame的列与另一个DataFrame的索引连接在一起? ?

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3小时Python入门

2，缩进 Python的代码块不使用大括号来控制类、函数、以及其他逻辑判断，而是使用缩进来写实现代码分组。通常用四个空格来进行缩进。 3，注释 python中单行注释采用 # 开头。...4，一条语句分多行显示 Python语句中一般以新行作为为语句的结束符。但是我们可以使用斜杠（ \）将一行的语句分为多行显示，如下所示： ? 语句中包括[],{}或()括号就不需要使用多行连接符。...5，同一行显示多条语句 Python可以在同一行中使用多条语句，语句之间使用分号分割。 ---- 四，数据结构 python内建的数据结构有列表，元组，字符串，字典，集合等。...此外常用的还有numpy中的array，以及pandas中的dataframe和series。...---- 九，条件语句 1，多分支结构 python中不支持switch语句，只能用if...(elif...)else...来实现多分支选择结构。

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Pandas高级数据处理：自定义函数

通过自定义函数，可以根据业务规则对这些值进行处理。特征工程在机器学习项目中，我们需要从原始数据中提取有用的特征。自定义函数可以帮助我们根据领域知识创建新的特征，提高模型的性能。...优化算法：检查自定义函数中的算法是否可以优化。例如，减少不必要的计算步骤，或者采用更高效的算法来解决问题。三、常见报错及解决方法（一）KeyError1....报错原因当我们尝试访问DataFrame或Series中不存在的列名或索引时，就会触发KeyError。这可能是由于拼写错误、数据结构不一致等原因造成的。2. 解决方法检查列名或索引是否正确。...可以通过df.columns查看DataFrame的所有列名，确保在自定义函数中引用的列名准确无误。对于可能存在缺失的情况，在访问之前先进行判断。...四、代码案例解释下面通过一个完整的案例来展示如何在Pandas中使用自定义函数进行数据处理。假设我们有一个包含学生成绩信息的DataFrame，其中包含学生的姓名、科目、成绩等信息。

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利用query()与eval()优化pandas代码

本文就将带大家学习如何在pandas中化繁为简，利用query()和eval()来实现高效简洁的数据查询与运算。...链式表达式 query()中还支持链式表达式（chained expressions），使得我们可以进一步简化多条件组合时的语法： demo = pd.DataFrame({ 'a': [5,...@符号即可：图8 2.5 对常规语句的支持 query()我个人觉得最惊人的功能就是其可以直接解析Python语句，这赋予我们极大的自由度： def country_count(s): ''...API了，但面对eval()，还是逊色不少 DataFrame.eval()通过传入多行表达式，每行作为独立的赋值语句，其中对应前面数据框中数据字段可以像query()一样直接书写字段名，亦可像query...()那样直接执行Python语句。

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Python lambda 函数深度总结

今天我们来学习 Python 中的 lambda 函数，并探讨使用它的优点和局限性 Let's do it！...实际上，我们可以通过以下方式编写上面示例中的 lambda 函数： def check_conditions(x): if x > 10: return x * 10 elif...map() 函数返回一个 map 对象，我们可以通过将该对象传递给相应的 Python 函数来从中获取一个新的迭代：list()、tuple()、set()、frozenset() 或 sorted()...因此由于 pandas Series 对象也是可迭代的，我们可以在 DataFrame 列上应用 map() 函数来创建一个新列： import pandas as pd df = pd.DataFrame...10 1 2 0 20 2 3 0 30 3 4 0 40 4 5 0 50 我们还可以根据某些条件为另一列创建一个新的

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（数据科学学习手札92）利用query()与eval()优化pandas代码

本文就将带大家学习如何在pandas中化繁为简，利用query()和eval()来实现高效简洁的数据查询与运算。 ?...图5 2.2 链式表达式 query()中还支持链式表达式（chained expressions），使得我们可以进一步简化多条件组合时的语法： demo = pd.DataFrame({ '...图8 2.5 对常规语句的支持 query()我个人觉得最惊人的功能就是其可以直接解析Python语句，这赋予我们极大的自由度： def country_count(s): ''' 计算涉及国家数量...图13 　　虽然assign()已经算是pandas中简化代码的很好用的API了，但面对eval()，还是逊色不少 DataFrame.eval()通过传入多行表达式，每行作为独立的赋值语句，其中对应前面数据框中数据字段可以像...query()一样直接书写字段名，亦可像query()那样直接执行Python语句。

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初学者的10种Python技巧

＃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。...它使我们能够对DataFrame中的值执行操作，而无需创建正式函数-即带有def and return 语句的函数，我们将在稍后介绍。...def 关键字并为其命名并在单词之间加下划线的名称（例如，sunny_shelf）来创建函数。...函数sunny_shelf接受两个参数作为其输入-用于检查“full sun”的列和用于检查“ bach”的列。函数输出这两个条件是否都成立。...我们将.apply（）函数的输出分配给名为“ new_shelf”的新DataFrame列。

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Python 学习小笔记

，但是空的集合只能用set()来创建，{}这样子是创建一个空字典使用集合这种数据集类型主要是为了去除重复元素去重： students=['a','b','a','d'] set(students...，通过键来访问，而不是通过下标和偏移量使用{}来创建字典 students={'ali':2204,'bob':3445} 位运算位运算符：> & | ^ 如果对整数采用位运算符...： a="string"; a=a*2; print(a) 就会输出stringstring python中字符串格式化的用法和C中一样 end end一般用于print语句中，用于将结果输出到同一行...，或者在输出末尾添加不同的字符逻辑分支 Python没有switch case 语句实例： if a>0: statment1 elif a=0: statment2 else:...对整个dataframe进行groupby，然后访问列A的mean() >>>data.groupby(['B'])['A'].mean() dataframe中axis的意义这里有一篇博客说的很详细

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AI办公自动化：Excel表格数据批量整理分列

工作任务：下面表格中的，、分开的内容进行批量分列在chatgpt中输入提示词：你是一个Python编程专家，完成一个脚本编写任务，具体步骤如下：读取Excel文件：""F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析...：如果单元格内容中有“、”，就根据“、”来分拆到多个列，比如：“金融界、微软官网、澎湃新闻、财联社、界面新闻、每日经济新闻、科创板日报、IT之家、砍柴网、网易科技、网易新闻” ；如果单元格内容中有“...，”，就根据“，”来分拆到多个列，比如：“埃摩森猎头圈”微信公众号，界面新闻，36氪，新浪科技，天风证券研究所；如果单元格内容中有空格，就根据空格来分拆到多个列，比如：“ckdd 微软亚洲研究员联讯证券...try: # 读取Excel文件 http://logging.info(f"读取 Excel 文件: {input_file}") df = pd.read_excel(input_file) # 检查列名并找到第一列...= [cell] split_data.append(split_items) # 创建一个新的 DataFrame 用于存储拆分后的内容 split_df = pd.DataFrame(split_data

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Python数据分析攻略

遇到较大的DataFrame时，需要的时间会更长，会让人更加头疼。现在，有人忍不了了。他是一位来自德国的数据分析师，名叫Benedikt Droste。...在Benedikt Droste的提供的示例中，是一个包含65列和1140行的Dataframe，包含了2016-2019赛季的足球赛结果。...需要解决的问题是：创建一个新的列，用于指示某个特定的队是否打了平局。...在本文的示例中，想要执行按列操作，要使用 axis 1： ? 这段代码甚至比之前的方法更快，完成时间为27毫秒。 Pandas向量化—快9280倍此外，也可以利用向量化的优点来创建非常快的代码。...= 'D')), 'Draws'] = 'No_Draw' 现在，可以用 Pandas 列作为输入创建新列： ? 在这种情况下，甚至不需要循环。所要做的就是调整函数的内容。

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Python基础之条件判断

一、环境介绍Python版本Python 3.8.8 (Pycharm版本2021.1.2二、条件判断介绍Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True或者False）来决定执行的代码块。...语句块是在条件为真（条件语句）时执行或者执行多次（循环语句）的一组语句。在代码前放置空格来缩进语句即可创建语句块。...money > 5000 print("买一台PS5游戏") else: print("买台switch游戏掌机")else: print("回家看书学习")4.if的第四种使用方法如果需要检查多个条件...，就可以使用elif，它是else if的简写，也是if和else语句的联合使用，即使用elif做更细致money = int(input("请输入你钱包的余额:"))if money > 5000:...：==，单个等号=为赋值运算符；Python的条件判断if...elif...else很灵活；条件判断从上向下匹配；短路逻辑适用于布尔运算符（and，or）。

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羡慕 Excel 的高级选择与文本框颜色呈现？Pandas 也可以拥有！！ ⛵

在本文中 ShowMeAI 将带大家在 Pandas Dataframe 中完成多条件数据选择及各种呈现样式的设置。...() 使用适当的参数为行/列中的最小值着色。...我们可以通过 dataframe.style.highlight_between(left, right) 来实现这个功能。如下图是对 100 到 200 之间的数填充黄色底色。...通过 dataframe.style.bar() 可以创建条形图，更直观地显示数值的大小，如下图所示，红色的柱子长度对应单元格内的数值大小。...可以定义一个函数，该函数突出显示列中的 min、max 和 nan 值。当前是对 Product_C 这一列进行了突出显示，我们可以设置 subset=None来把它应用于整个Dataframe。

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最全攻略：数据分析师必备Python编程基础知识

集合(set) Python中，集合(set)是一组key的集合，其中key不能重复。可以通过列表、字典或字符串等创建集合，或通过“{}”符号进行创建。...分支结构分支结构的分支用于进行条件判断，Python中，使用if 、elif、else、冒号与缩进表达。...DataFrame即是我们常见的二维数据表，包含多个变量（列）和样本（行），通常称为数据框；Series是一个一维结构的序列，会包含指定的索引信息，可以视作是DataFrame中的一列或一行，操作方法与...▲图3-2 jupyter notebook中的DataFrame展现打印出来的DataFrame包含了索引（index，第一列），列名（column，第一行）及数据内容（values，除第一行和第一列之外的部分...、元组、字典等数据结构创建DataFrame， 1.2 读取指定行和指定列使用参数usecol和nrows读取指定的列和前n行，这样可以加快数据读取速度。

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Python全网最全基础课程笔记(五)——选择结构+Python新特性Match

在Python中，代码块的开始是通过缩进来表示的，而不是使用大括号（{}）或其他关键字。 pass：是一个占位符，表示什么都不做。...else 代码块中的语句则不会被执行。流程图多条件选择结构 Python的if多分支选择结构是一种更加灵活的条件控制语句，它允许程序根据多个条件的真假来决定执行不同的代码块。...在if多分支结构中，通常会结合使用if、elif（else if的缩写）和else语句来实现多条件判断。...match匹配模式 Python中的match语句是Python 3.10及以后版本中引入的一个新特性，它提供了一种更直观、更强大的方式来执行模式匹配（pattern matching）。...match语句通过带有守卫的case来检查number的值是否大于5。

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Python基础02——序列&条件循环&字典

序列是一python的一种数据结构，它的成员都是有序排列的，并且可以通过下标偏移量访问到它的一个或几个成员。（正索引从首部访问，副索引从尾部访问）。...序列的通用操作索引#定义一个字符串序列greeting = 'Hello Python'#通过索引0访问这个序列的第一个元素，并输出 Hprint(greeting[0])#通过索引-1访问这个序列的最后一个元素...python [2021, 2021, 2021, 2021, 2021, 2021, 2021, 2021, 2021, 2021]'''成员资格检查使用关键字 **in**来进行资格检查，在序列中则返回...# 多个判断语句出现的时候，最后也可以不使用else，可以以elif结尾# 多条件比较可以使用关键字 and ，表示逻辑与（两边都为true时为true）和 or 表示逻辑或（只要有一个true则为true...循环语句可以用来处理列表、字典等的元素，可以通过循环取出一个个元素执行特定的操作(增删改查等)。还可以通过循环语句执行多次相同的操作，知道条件不满足为止。如何使用循环语句？

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Python科学计算之Pandas

如果你读过这一系列中Numpy那一篇帖子，你可能会记得一项技术叫做‘boolean masking’,即我们可以在数组上运行一个条件语句来获得对应的布尔值数组。...这一语句返回1990年代的所有条目。 ? 索引前几部分为我们展示了如何通过列操作来获得数据。实际上，Pandas同样有标签化的行操作。这些行标签可以是数字或是其他标签。...在返回的series中，这一行的每一列都是一个独立的元素。可能在你的数据集里有年份的列，或者年代的列，并且你希望可以用这些年份或年代来索引某些行。这样，我们可以设置一个（或多个）新的索引。 ?...然而必须指出的是，ix要比loc和iloc更快。通常我们都希望索引是整齐有序地。我们可以在Pandas中通过调用sort_index来对dataframe实现排序。 ?...对数据集应用函数有时候你会想以某些方式改变或是操作你数据集中的数据。例如，如果你有一列年份的数据而你希望创建一个新的列显示这些年份所对应的年代。

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首次公开，用了三年的 pandas 速查表！

本文收集了 Python 数据分析库 Pandas 及相关工具的日常使用方法，备查，持续更新中。...版本环境： # 创建新环境，, python 版本 conda create -n py39 python=3.9 # 删除环境 conda remove -n py39 --all #...# 创建20行5列的随机数组成的 DataFrame 对象 pd.DataFrame(np.random.rand(20,5)) # 从可迭代对象 my_list 创建一个 Series 对象 pd.Series...DataFrame对象中的空值，并返回一个 Boolean 数组 pd.notnull() # 检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个 Boolean 数组 df.drop(['name'],...中的每一列应用函数 np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对 DataFrame 中的每一行应用函数 np.max df.insert(1, 'three', 12,

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第三章3：elif 语句

运行原理在前面的课程我们学到，条件语句赋予我们在程序中做决策的能力，接下来学习如何进行多项决策。在 Python 中，我们使用 Elif 语句基于提供的条件做另一项决策。...Python 由上到下处理代码，所以它先处理 if 语句，如果 if 语句不成立，它再继续处理第一个 elif 语句去检查它的条件。...如果条件仍然不成立，python继续执行下个一条件语句直到所有条件语句都检查完毕。然后，一旦有一个条件语句成立，其他所有的条件语句都会被跳过，即使它们的条件成立。...它首先检查if语句，但if条件不成立，继续检查elif条件语句，语句成立，elif中的代码得以运行。检查多个elif条件有能力基于一个变量写多条决策是必须的，这是elif语句存在的原因。...分解这段代码，第一个if语句不成立，接下来的elif语句成立，所以运行对应的代码块。进入到代码块中是另一条件语句，所以先检查if语句，条件成立，然后运行对应模块里面的代码。

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python中使用矢量化替换循环

Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

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第三章3：elif 语句

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