网站建设大图,dede企业网站模板下载,应用之星 wordpress,深圳找工作哪个网站好案例 55: 应用条件
知识点讲解
在数据处理过程中#xff0c;有时需要根据条件对数据进行转换或计算。Pandas 的 apply 方法允许你对 DataFrame 的每一行或列应用一个自定义函数#xff0c;实现复杂的逻辑。
应用条件: 使用 apply 方法结合 lambda 函数#xff0c;可以根据…案例 55: 应用条件
知识点讲解
在数据处理过程中有时需要根据条件对数据进行转换或计算。Pandas 的 apply 方法允许你对 DataFrame 的每一行或列应用一个自定义函数实现复杂的逻辑。
应用条件: 使用 apply 方法结合 lambda 函数可以根据条件对数据进行转换或计算。
示例代码
# 重新导入 pandas 并准备数据和示例代码的运行结果用于案例 55
import pandas as pd# 示例数据
data_condition_application {A: [10, 20, 30, 40, 50],B: [5, 15, 25, 35, 45]
}
df_condition_application pd.DataFrame(data_condition_application)# 应用条件
df_condition_application[C] df_condition_application.apply(lambda row: row[A] row[B] if row[A] 20 else row[A], axis1)df_condition_application
在这个示例中我们创建了一个新列 C其值基于对每行的条件判断如果列 A 的值大于 20则 C 是 A 和 B 的和否则C 与 A 相同。
示例代码运行结果 A B C
0 10 5 10
1 20 15 20
2 30 25 55
3 40 35 75
4 50 45 95这个结果展示了基于条件的数据转换。这种方法在数据处理中非常有用尤其是在需要根据行或列的值应用复杂逻辑时。
