f1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].replace('$null$', np.nan) # 将 '$null$' 替换为 NaN # df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].str.strip('M') # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符 # df1['下行带宽'] = pd.to_numeric(df1['下行带宽'], errors='coerce') # 强制将数据转换为数值型，无法转换的值将被设置为 NaN # df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].fillna(0).astype(int) # 将缺失值替换为 0，并将数据类型转换为整数 df1['下行速率'] = df1['下行速率'].replace('$null$', np.nan) # 将 'NULL' 替换为 NaN # df1['下行速率'] = df1['下行速率'].fillna(0) # 将缺失值替换为 0 df1['下行速率'] = df1['下行速率'].astype(float) # 先转换为浮点数 conditions = [ (df1['下行带宽'] == '100M') & (df1['下行速率'] < 50), (df1['下行带宽'] == '40M') & (df1['下行速率'] < 30), (df1['下行带宽'] == '20M') & (df1['下行速率'] < 10), (df1['下行带宽'] == '5M') & (df1['下行速率'] < 2.5), (df1['下行带宽'] == '80M') & (df1['下行速率'] < 40), (df1['下行带宽'] == '200M') & (df1['下行速率'] < 100) ] choices = ['是', '是', '是', '是', '是', '是'] df1['低速率差小区'] = np.select(conditions, choices, default='否') 以上代码计算为是的有问题

根据您提供的代码，如果要根据条件计算列 `'低速率差小区'`，可以使用以下代码：

df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].replace('$null$', np.nan)  # 将 '$null$' 替换为 NaN
df1['下行速率'] = df1['下行速率'].replace('NULL', np.nan)  # 将 'NULL' 替换为 NaN

df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].str.strip('M')  # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符
df1['下行带宽'] = pd.to_numeric(df1['下行带宽'], errors='coerce')  # 强制将数据转换为数值型，无法转换的值将被设置为 NaN

conditions = [
    (df1['下行带宽'] == 100) & (df1['下行速率'] < 50),
    (df1['下行带宽'] == 40) & (df1['下行速率'] < 30),
    (df1['下行带宽'] == 20) & (df1['下行速率'] < 10),
    (df1['下行带宽'] == 5) & (df1['下行速率'] < 2.5),
    (df1['下行带宽'] == 80) & (df1['下行速率'] < 40),
    (df1['下行带宽'] == 200) & (df1['下行速率'] < 100)
]

choices = ['是', '是', '是', '是', '是', '是']

df1['低速率差小区'] = np.select(conditions, choices, default='否')

在上述代码中，我们首先将 `'下行带宽'` 列中的 `'$null$'` 替换为 NaN，将 `'下行速率'` 列中的 `'NULL'` 替换为 NaN。然后，使用 `.strip('M')` 去除 `'下行带宽'` 列中的 `'M'` 字符，并使用 `pd.to_numeric()` 强制将其转换为数值型，无法转换的值将被设置为 NaN。

接下来，我们定义了条件列表 `conditions` 和选择列表 `choices`，根据这些条件和选择创建了 `'低速率差小区'` 列。

请注意，这里假设你已经导入了 `pandas` 和 `numpy` 库。

如果你还有其他问题，请随时提问。