创建一个名为judge的函数，并根据score_sun列的数据值大小返回新列，列名为legal_judge，其值根据score_sun列的数值大小判断，大于180分为合格，否则为不合格

好的，你可以在 Python 中使用 pandas 库来实现这个函数。具体的代码如下：

import pandas as pd

def judge(input_file, output_file):
    # 读取输入文件
    df = pd.read_csv(input_file)
    # 添加新列
    df['legal_judge'] = df['score_sun'].apply(lambda x: '合格' if x > 180 else '不合格')
    # 将结果保存到输出文件中
    df.to_csv(output_file, index=False)

其中，`input_file` 是输入文件的路径，`output_file` 是输出文件的路径。你需要将这两个参数替换成你自己的文件路径，例如：

judge('input.csv', 'output.csv')

这个函数会将 `input.csv` 中的数据按照要求转换后输出到 `output.csv` 中。注意，这个函数只适用于 CSV 格式的文件，且第四列必须为数字类型。

相关问题

在liux的终端中创建一个名为judge的函数，并根据score_sun列的数据值大小返回新列，列名为legal_judge，其值根据score_sun列的数值大小判断，大于180分为合格，否则为不合格

好的，你可以在终端中输入以下命令来创建这个函数：

function judge {
    awk 'BEGIN {FS=OFS=","} {if ($4 > 180) $5="合格"; else $5="不合格";} 1' $1 > $2
}

其中，`$1` 是输入文件的路径，`$2` 是输出文件的路径。你需要将这两个参数替换成你自己的文件路径，例如：

judge input.csv output.csv

这个命令会将 `input.csv` 中的数据按照要求转换后输出到 `output.csv` 中。注意，这个函数只适用于 CSV 格式的文件，且第四列必须为数字类型。

Vars.B_涂布宽度判断=judge(Vars.N_正极测量数据[0],Vars.N_涂布宽度最小值,Vars.N_涂布宽度最大值) Vars.B_极耳宽度判断=judge(Vars.N_正极测量数据[1],Vars.N_极耳宽度最小值,Vars.N_极耳宽度最大值) Vars.B_极片宽度判断=judge(Vars.N_正极测量数据[2],Vars.N_极片宽度最小值,Vars.N_极片宽度最大值)在程序中是什么意思？

这段程序代码的意思是：使用三个函数 `judge()` 对三个参数进行判断，并将判断结果分别赋值给三个变量 `Vars.B_涂布宽度判断`、`Vars.B_极耳宽度判断`、`Vars.B_极片宽度判断`。这三个参数分别为 `Vars.N_正极测量数据[0]`、`Vars.N_正极测量数据[1]`、`Vars.N_正极测量数据[2]`，它们分别表示正极测量数据中的涂布宽度、极耳宽度、极片宽度。`Vars.N_涂布宽度最小值`、`Vars.N_涂布宽度最大值`、`Vars.N_极耳宽度最小值`、`Vars.N_极耳宽度最大值`、`Vars.N_极片宽度最小值`、`Vars.N_极片宽度最大值` 则是这些宽度的最小值和最大值，用于判断参数是否在合理的范围内。