dataframe中提取出一个值做大于小于的布朗值判断

要从DataFrame中提取一个值并进行大于小于的布尔值判断，可以使用`pandas.DataFrame.loc[]`方法或`pandas.DataFrame.iloc[]`方法来获取DataFrame中的特定单元格中的值，并将其与特定值进行比较。

假设你的DataFrame中有一个名为`value`的列，你想判断第3行第2列（即第3个值）是否大于10。以下是一个例子：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'value': [5, 10, 15, 20]})

# 获取第3行第2列的值，并将其与10进行比较
if df.iloc[2, 0] > 10:
    print('第3个值大于10')
else:
    print('第3个值不大于10')

类似地，你可以使用以下代码来判断第2行第1列是否小于5：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'value': [5, 10, 15, 20]})

# 获取第2行第1列的值，并将其与5进行比较
if df.loc[1, 'value'] < 5:
    print('第2个值小于5')
else:
    print('第2个值不小于5')

请注意，`loc[]`方法使用行和列的标签来获取特定单元格，而`iloc[]`方法使用行和列的索引来获取特定单元格。在这里，我们使用的是行的索引和列的标签。

相关问题

python从dataframe中提取一列求平均值、

可以使用 pandas 库中的 mean() 方法来求平均值，代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 提取一列并求平均值
mean_value = df['A'].mean()

print(mean_value)

输出结果为：

2.0

dataframe判断一个值非空

可以使用isnull()或notnull()方法来判断一个值是否为空。

示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [None, 5, 6]})

# 使用isnull()方法判断空值
print(df['A'].isnull())   # 输出：0    False
                          #      1    False
                          #      2     True
                          #      Name: A, dtype: bool

# 使用notnull()方法判断非空值
print(df['B'].notnull())  # 输出：0    False
                          #      1     True
                          #      2     True
                          #      Name: B, dtype: bool

在以上示例中，df是一个包含空值的DataFrame，我们使用isnull()和notnull()方法分别判断了列'A'和列'B'中的每个值是否为空。输出结果中，True表示该值为空，False表示该值非空。