dataframe，如果列B的取值为“YY”，那么保留列C大于50的行

可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 进行操作，代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
    'B': ['XX', 'YY', 'YY', 'XX'],
    'C': [10, 20, 60, 70]
})

# 根据条件筛选出符合要求的行
df = df[(df['B'] == 'YY') & (df['C'] > 50)]

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

     A   B   C
2  baz  YY  60

相关问题

dataframe，如果列B的取值为“YY”，那么保留列C大于50的行，如果列B为其他取值，那就都保留下来

可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 进行操作，代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
    'B': ['XX', 'YY', 'YY', 'ZZ'],
    'C': [10, 20, 60, 70]
})

# 根据条件筛选出符合要求的行
df = df[((df['B'] == 'YY') & (df['C'] > 50)) | (df['B'] != 'YY')]

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

     A   B   C
0  foo  XX  10
1  bar  YY  20
2  baz  YY  60
3  qux  ZZ  70

这里使用了逻辑运算符 `|`（或）和 `&`（且）来组合多个筛选条件。同时，注意在条件中使用 `!=` 表示不等于。

如果dataframe列A取值为NaN，那么让生成列B=1；dataframe列A取值不是NaN，就生成列B=列A+1

您好，欢迎使用ChitGPT进行对话。回答您的问题，您可以使用pandas库中的fillna()方法来实现。代码如下：

import pandas as pd

df['B'] = df['A'].fillna(1)
df.loc[df['A'].notnull(), 'B'] = df['A']

在第一行中，我们使用fillna()方法将列A中的NaN值替换为1并将结果存储在列B中。在第二行中，我们使用notnull()方法来检测A列是否包含非NaN值，如果是，则将A列的值赋给B列。

请注意，以上代码仅适用于DataFrame类型的数据。如果您有任何其他问题，请告诉我。