if (df1['低速率差小区'] == '是').any() or (df1['低接入差小区'] == '是').any() or (df1['高掉线差小区'] == '是').any(): df1['匠心差小区'] = '是' else: df1['匠心差小区'] = '否' 以上代码帮我修改成按照行来匹配,不是按照列来匹配
时间: 2023-09-17 15:11:11 浏览: 42
如果你想按照行来匹配条件,并根据每一行的值来设置 `'匠心差小区'` 列的值,你可以使用 `.any(axis=1)` 来将条件判断应用于每一行。
以下是修改后的代码:
```python
if ((df1['低速率差小区'] == '是') | (df1['低接入差小区'] == '是') | (df1['高掉线差小区'] == '是')).any(axis=1):
df1['匠心差小区'] = '是'
else:
df1['匠心差小区'] = '否'
```
在上述代码中,我使用了 `.any(axis=1)` 来将条件判断应用于每一行。`axis=1` 参数指定了按照行进行条件判断。
这样修改后,应该能够根据每一行的条件判断结果来设置 `'匠心差小区'` 列的值。
如果你还有其他问题或需要进一步的帮助,请随时告诉我。
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if (df1['低速率差小区'] == '是').any() or (df1['低接入差小区'] == '是').any() or (df1['高掉线差小区'] == '是').any(): df1['匠心差小区'] = '是' else: df1['匠心差小区'] = '否'
这段代码看起来是正确的,它会根据 `'低速率差小区'`、`'低接入差小区'` 和 `'高掉线差小区'` 列的值来确定 `'匠心差小区'` 列的值。
代码的意思是,如果 `'低速率差小区'`、`'低接入差小区'` 或 `'高掉线差小区'` 列中至少有一列的值为 `'是'`,则将 `'匠心差小区'` 列的值设置为 `'是'`,否则设置为 `'否'`。
这样,你可以根据这个逻辑来创建 `'匠心差小区'` 列,并根据条件判断填充相应的值。
如果你还有其他问题或需要进一步的帮助,请随时告诉我。
if df1.loc[:,'低速率差小区','低接入差小区','高掉线差小区'] == '是': df1['匠心差小区'] = '是' else: df1['匠心差小区'] = '否'
在你提供的代码中,你尝试同时比较 `'低速率差小区'`、`'低接入差小区'` 和 `'高掉线差小区'` 列是否等于 `'是'`。然而,在 Pandas 中,你不能直接对一个 DataFrame 或 Series 对象使用 `==` 运算符来进行多列的比较。
要解决这个问题,你可以使用 `.all(axis=1)` 来将每一行的结果合并为一个单独的布尔值。这样你就可以根据结果创建新的 `'匠心差小区'` 列。
以下是修复代码的示例:
```python
df1['匠心差小区'] = np.where((df1['低速率差小区'] == '是') & (df1['低接入差小区'] == '是') & (df1['高掉线差小区'] == '是'), '是', '否')
```
在上述代码中,我使用了逻辑与运算符 `&` 来同时比较三列的值是否为 `'是'`。然后,使用 `np.where()` 函数根据条件结果创建新的 `'匠心差小区'` 列,如果所有条件都满足则为 `'是'`,否则为 `'否'`。
这样,你应该能够成功创建新的 `'匠心差小区'` 列,并根据条件判断填充相应的值。
如果你还有其他问题或需要进一步的帮助,请随时告诉我。
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