Python按条件筛选并给新字段赋值代码

假设你有一个名为`data`的DataFrame对象，你可以使用以下代码对其进行条件筛选并给新字段赋值：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'John', 'Lily'],
        'age': [25, 30, 20, 35, 27],
        'gender': ['Male', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

# 条件筛选
df['new_field'] = ''
df.loc[df['age'] > 25, 'new_field'] = 'Old'
df.loc[df['gender'] == 'Female', 'new_field'] = 'Female'

# 输出结果
print(df)

在这个例子中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和性别的示例数据集，并将其转换为DataFrame对象。然后，我们创建了一个名为`new_field`的新字段，并将其初始值设置为空字符串。

接下来，我们使用`loc`方法对数据集进行条件筛选。第一个条件是年龄是否大于25岁，如果是则将`new_field`的值设置为`Old`；第二个条件是性别是否为女性，如果是则将`new_field`的值设置为`Female`。

最后，我们输出了更新后的DataFrame对象。

相关问题

Python按列筛选数据并给新字段赋值

假设你有以下数据：

id,name,age
1,Alice,25
2,Bob,30
3,Charlie,35

你想按照年龄大于等于30的人来筛选数据，并给新字段"is_old"赋值为True，否则为False。可以按照以下步骤操作：

1. 读取数据并转换为pandas DataFrame格式。

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
df = pd.DataFrame(data)

2. 筛选数据并给新字段赋值。

df["is_old"] = df["age"] >= 30

这将会在原始数据的基础上新增一个名为"is_old"的字段，并根据年龄是否大于等于30来赋值为True或False。

3. 输出结果。

print(df)

输出结果为：

   id     name  age  is_old
0   1    Alice   25   False
1   2      Bob   30    True
2   3  Charlie   35    True

这样，你就成功按列筛选数据并给新字段赋值了。

arcgis多条件字段筛选并赋值代码

以下是使用ArcPy模块进行多条件字段筛选并赋值的代码示例：

import arcpy

# 设置工作空间
arcpy.env.workspace = r"C:\data.gdb"

# 设置要素类名称
fc_name = "my_features"

# 设置筛选条件
query = "FIELD1 = 'value1' AND FIELD2 > 100"

# 创建游标对象
cursor = arcpy.UpdateCursor(fc_name, query)

# 遍历要素并赋值
for row in cursor:
    # 设置要赋值的字段
    row.setValue("FIELD3", "new_value")
    # 更新游标对象
    cursor.updateRow(row)

# 删除游标对象
del cursor

以上代码中，首先通过设置工作空间和要素类名称，确定要操作的要素类，然后设置筛选条件，这里是按照FIELD1等于value1，且FIELD2大于100的条件进行筛选。接着，创建一个UpdateCursor游标对象，并按照筛选条件遍历要素，对符合条件的要素设置FIELD3字段的值为new_value，最后更新游标对象并删除游标对象。