使用pandas，构建bmi()函数用以判断一个人的体重状况 ，s使用多分支

好的，我可以回答这个问题。使用 pandas 构建 bmi() 函数可以通过以下代码实现：

import pandas as pd

def bmi(height, weight):
    bmi_value = weight / (height/100)**2
    if bmi_value < 18.5:
        return '偏瘦'
    elif 18.5 <= bmi_value < 24:
        return '正常'
    elif 24 <= bmi_value < 28:
        return '偏胖'
    else:
        return '肥胖'

data = {'身高': [170, 175, 180], '体重': [60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
df['BMI'] = df.apply(lambda x: bmi(x['身高'], x['体重']), axis=1)
print(df)

这个函数可以通过身高和体重计算出一个人的 BMI 值，并根据 BMI 值判断体重状况。在这个函数中，我们使用了 pandas 的 DataFrame 来存储身高和体重数据，并使用 apply() 函数来对每一行数据进行计算。最后，我们将计算出的 BMI 值添加到 DataFrame 中，并输出整个 DataFrame。

希望这个回答能够帮到你！

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使用pandas，构建bmi()函数用以判断一个人的体重状况，使用多分支进行回答

好的，我可以回答这个问题。使用pandas，可以先读取一个包含身高和体重的数据集，然后定义一个bmi()函数，计算每个人的BMI指数。根据BMI指数，可以使用多分支语句判断一个人的体重状况，例如：

def bmi(height, weight):
bmi = weight / (height/100)**2
if bmi < 18.5:
return "体重过轻"
elif bmi < 24:
return "正常范围"
elif bmi < 28:
return "超重"
else:
return "肥胖"

这个函数可以根据输入的身高和体重计算出BMI指数，并根据多分支语句返回相应的体重状况。

使用pandas where 函数判断一列满足条件时另一列输出

### 回答1：
可以使用pandas的DataFrame.loc[]函数来实现这个功能。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})

# 查询A列中值大于2的行，并输出B列
print(df.loc[df['A'] > 2, 'B'])

这段代码会输出:

2    7
3    8
Name: B, dtype: int64

说明在A列中值大于2的行的B列的值。

### 回答2：
pandas中的where函数是用于按照条件筛选数据的函数。在使用 where 函数时，可以通过传入一个条件表达式来判断指定列是否满足条件，如果满足条件则输出另一列的对应值，如果不满足条件则输出 NaN。

例如，假设有一个包含学生姓名和成绩的数据集，我们想要筛选出成绩大于等于90分的学生姓名。可以使用 where 函数来实现这个功能，具体步骤如下：

1. 导入 pandas 模块并读取数据集。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('students.csv')

2. 使用 where 函数筛选出成绩大于等于90分的学生姓名，将条件表达式传入 where 函数，并将满足条件的学生姓名输出到新的列中。

data['姓名满足条件'] = data['成绩'].where(data['成绩'] >= 90, other=np.nan)

这样，我们就可以得到一个新的列，其中只有满足条件的学生姓名，不满足条件的行则输出 NaN。

需要注意的是，在使用 where 函数时，我们需要在导入 pandas 时也导入 numpy 模块，因为 where 函数将使用 numpy 中的特定常量（例如 np.nan）作为条件的替代值。

以上就是使用 pandas where 函数判断一列满足条件时另一列输出的方法，通过传入条件表达式，我们可以根据条件筛选出满足条件的数据，并输出指定列的对应值。

### 回答3：
pandas中的where函数可以用来判断一列是否满足条件，并在满足条件时输出另一列的值。使用where函数可以通过一行代码来实现该功能。

具体语法如下：

df['新列名'] = df['判断条件所在列'].where(df['判断条件'], df['输出列'])

其中，df是要操作的数据框，'新列名'是通过where函数生成的新的列名，'判断条件所在列'是要判断的列名，'判断条件'是判断条件，可以是任意逻辑判断，'输出列'是在判断条件为False时输出的列名。

例如，我们有一个数据框df，包含了销售订单和对应的销售额：

   订单编号    销售金额
0    001    1000
1    002    2000
2    003    1500
3    004    1200

现在我们想判断销售金额是否大于等于1500，如果是，则输出"高销售额"，否则输出"低销售额"，可以使用where函数来实现：

df['销售情况'] = df['销售金额'].where(df['销售金额'] >= 1500, "低销售额")

结果如下：

   订单编号    销售金额  销售情况
0    001    1000  低销售额
1    002    2000  高销售额
2    003    1500  高销售额
3    004    1200  低销售额

通过where函数，我们成功判断了销售金额是否满足条件，并在满足条件时输出了对应的销售情况。