df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(str).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['下行速率'] = pd.to_numeric(df1['下行速率'], 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') 以上代码计算完后低速率差小区数量为是的有问题

您好！根据您提供的代码，计算低速率差小区数量有问题可能是因为条件判断和选择的设置有误。请确保以下几点：

1. 检查条件判断和选择的设置是否正确，确保与您的需求一致。
2. 确保'下行带宽'和'下行速率'列的数据类型正确，应为数值型。
3. 确保数据中没有缺失值或异常值，否则可能会影响结果。

如果您能提供更详细的代码和数据，我可以帮您进一步排查问题并给出解决方案。

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values = ['100M', '40M', '20M', '5M', '80M', '200M'] numeric_values = [int(value.strip('M')) for value in values] df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(str).str.strip('M') # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符 df1['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'].fillna(0) # 将缺失值替换为 0 df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(int) # 转换为整数 以上代码运行后会将下行带宽为100的数据变为0，怎么解决

如果运行以上代码后，将下行带宽为100的数据变为0，可能是由于以下原因：

1. 数据中含有其他不可见字符导致的匹配问题。
2. 数据中含有其他特殊字符导致的替换问题。

你可以尝试使用正则表达式来处理带有额外字符的情况，并进行替换。

以下是修改后的代码：

import re

df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(str).str.strip('M')  # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符
df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].replace('NULL', np.nan)  # 将 'NULL' 替换为 NaN

# 使用正则表达式匹配数字部分，并转换为整数
df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].str.extract(r'(\d+)').astype(float).fillna(0).astype(int)

在上述代码中，我们使用正则表达式 `r'(\d+)'` 来匹配字符串中的数字部分，然后将其转换为浮点数，并填充缺失值为0，最后转换为整数类型。

这样修改后，应该能够正确处理带有额外字符的情况，并将下行带宽转换为整数类型。

如果你还有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。

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。