Pandas if else 赋值|极客教程

Pandas if else 赋值

引言

在数据分析和处理中，经常需要进行一些条件判断并根据条件不同进行赋值操作。Pandas是一种常用的数据处理工具，提供了丰富的功能，也可以对数据进行条件赋值。本文将详细介绍如何使用Pandas进行if else赋值操作。

一、基本概念

1.1 Pandas简介

Pandas是Python中一个强大的数据处理库，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。它以NumPy为基础，可以处理任意类型的数据，也可以实现对数据集的各种操作和分析。

在Pandas中，最重要的两个数据结构是Series和DataFrame。Series是一维的数据结构，类似于NumPy中的一维数组，但可以附带标签，即每个数据可以有一个标签。DataFrame是二维的数据结构，类似于Excel中的表格，可以看作由多个Series组成的。

1.2 if else语句

if else语句是编程语言中常见的条件判断语句，用于根据条件的不同执行不同的代码块。在Python中，if else语句的基本用法如下：

if condition:
    # 如果条件为真时执行的代码块
else:
    # 如果条件为假时执行的代码块

二、Pandas中的if else赋值

Pandas提供了多种方式进行if else赋值操作，本文将介绍其中的三种常用方法：apply方法、where方法和numpy.where方法。

2.1 apply方法

apply方法可以对Series和DataFrame中的每个元素应用自定义的函数，从而实现对数据的转换、修改或赋值操作。它的基本语法如下：

Series.apply(func, convert_dtype=True, args=(), **kwds)
DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)

其中，func是自定义的函数，axis指定对行或列应用函数，默认为0，即按列应用。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'score': [80, 92, 88, 75]
})

def pass_or_fail(score):
    if score >= 85:
        return 'Pass'
    else:
        return 'Fail'

df['result'] = df['score'].apply(pass_or_fail)
print(df)

运行结果如下：

      name  score result
0    Alice     80   Fail
1      Bob     92   Pass
2  Charlie     88   Pass
3    David     75   Fail

上述代码中，通过apply方法将pass_or_fail函数应用到df['score']列上，根据分数判断是否通过，并将结果存入df['result']列。

2.2 where方法

where方法用于根据条件筛选数据，并将不满足条件的元素替换为指定的值，满足条件的元素保持不变。它的基本语法如下：

Series.where(cond, other=np.nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False)

其中，cond是一个条件表达式，other是指定的替换值。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'score': [80, 92, 88, 75]
})

df['result'] = df['score'].where(df['score'] >= 85, 'Fail')
print(df)

运行结果如下：

      name  score result
0    Alice     80   Fail
1      Bob     92   92
2  Charlie     88   88
3    David     75   Fail

上述代码中，通过where方法将df['score']列中不满足条件df['score'] >= 85的元素替换为’Fail’，满足条件的元素保持不变。

2.3 numpy.where方法

numpy.where方法是NumPy库中的一个函数，可以用于根据条件在两个数组之间选择元素。在Pandas中，我们可以使用该方法进行if else赋值操作。它的基本语法如下：

numpy.where(cond, x, y)

其中，cond是一个条件表达式，x和y分别是两个数组。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'score': [80, 92, 88, 75]
})

df['result'] = np.where(df['score'] >= 85, 'Pass', 'Fail')
print(df)

运行结果如下：

      name  score result
0    Alice     80   Fail
1      Bob     92   Pass
2  Charlie     88   Pass
3    David     75   Fail

上述代码中，通过numpy.where方法根据条件df['score'] >= 85在’Pass’和’Fail’之间进行选择并赋值给df['result']列。

三、总结

本文介绍了在Pandas中进行if else赋值操作的三种常用方法：apply方法、where方法和numpy.where方法。apply方法可以对Series和DataFrame中的每个元素应用自定义的函数；where方法可以根据条件筛选数据，并将不满足条件的元素替换为指定的值；numpy.where方法可以在两个数组之间根据条件进行选择。根据具体的需求，我们可以选择合适的方法进行if else赋值。