Python里pandas的核心语句有哪些
时间: 2023-03-14 15:04:11 浏览: 79
Pandas的核心语句包括:数据选择、排序和过滤(loc,iloc,ix);数据汇总和计算(groupby,agg,transform,apply);时间序列处理(resample,rolling,expanding);空值处理(fillna,isnull);数据变形(melt,pivot,pivot_table)以及其他数据处理(concat,join,merge,crosstab)等等。
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使用Python的Pandas实现Case When语句。
在Python的Pandas中,可以使用np.select()方法来实现类似SQL中的Case When语句。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4, 5]})
conditions = [
df['value'] < 3,
df['value'] >= 3
]
choices = [
'small',
'large'
]
df['category'] = np.select(conditions, choices, default='unknown')
print(df)
```
在上面的示例中,我们创建了一个包含`value`列的DataFrame,并根据条件`value<3`和`value>=3`分别赋值为`small`和`large`,最后将结果存储在新的`category`列中。如果条件不匹配,则使用默认值`unknown`。
使用Python的Pandas实现Case When语句
在Pandas中,可以使用np.select()函数来实现类似于SQL中的Case When语句。具体实现步骤如下:
1. 导入必要的库
```python
import pandas as pd
import numpy as np
```
2. 定义条件和结果
```python
conditions = [
df['column1'] > 0,
df['column2'] == 'value1',
df['column3'].isin(['value2', 'value3'])
]
results = [
'positive',
'match',
'in_list'
]
```
3. 使用np.select()函数进行条件判断
```python
df['new_column'] = np.select(conditions, results, default='other')
```
以上代码将会在df中新增一个名为"new_column"的列,根据条件判断结果赋予相应的值。
其中,第一个参数为条件列表,第二个参数为结果列表,default参数为默认值(即所有条件都不满足时的返回值)。在条件列表和结果列表中,每个元素的位置是对应的,即第一个条件对应第一个结果,第二个条件对应第二个结果,以此类推。
需要注意的是,条件列表中的每个元素都应该返回一个布尔值,表示该条件是否满足。结果列表中的每个元素可以是任何类型的值,表示该条件满足时需要返回的结果。