df.loc函数

`df.loc` 是 Pandas 中用于通过标签（label）或布尔数组（boolean array）筛选数据的方法。它的基本语法如下：

df.loc[row_label, column_label]

其中，`row_label` 和 `column_label` 都可以是单个标签、标签列表、切片对象或布尔数组。当 `row_label` 和 `column_label` 都是单个标签时，返回的是一个标量值；当其中至少一个是标签列表或切片对象时，返回的是一个 DataFrame；当其中至少一个是布尔数组时，返回的是一个由布尔值组成的 DataFrame。

值得注意的是，`df.loc` 是基于标签进行筛选的，因此要求索引必须是唯一的。如果出现重复标签，`df.loc` 只会返回第一个匹配的标签所对应的数据。

相关问题

if df1.loc['下行带宽'] == '100M' and df1.loc['下行速率'] < 50: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '40M' and df1.loc['下行速率'] < 30: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '20M' and df1.loc['下行速率'] < 10: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '5M' and df1.loc['下行速率'] < 2.5: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '80M' and df1.loc['下行速率'] < 40: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '200M' and df1.loc['下行速率'] < 100: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否'

根据你提供的代码，你想要根据不同的条件对DataFrame进行筛选，并将结果存储在`df1['低速率差小区']`列中。但是，你的代码中存在一个问题：每个条件都会覆盖前一个条件设置的值，导致最终结果只会反映最后一个条件的结果。

为了解决这个问题，你可以使用`numpy.select()`函数来对多个条件进行筛选并设置对应的值。以下是修正后的代码示例：

import numpy as np

conditions = [
    (df1.loc['下行带宽'] == '100M') & (df1.loc['下行速率'] < 50),
    (df1.loc['下行带宽'] == '40M') & (df1.loc['下行速率'] < 30),
    (df1.loc['下行带宽'] == '20M') & (df1.loc['下行速率'] < 10),
    (df1.loc['下行带宽'] == '5M') & (df1.loc['下行速率'] < 2.5),
    (df1.loc['下行带宽'] == '80M') & (df1.loc['下行速率'] < 40),
    (df1.loc['下行带宽'] == '200M') & (df1.loc['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')

修正后的代码会根据不同的条件，分别对应设置`choices`中的值。如果没有任何条件满足，则会使用`default`参数中的值。注意，你需要导入NumPy库来使用`np.select()`函数。

这样，你就可以根据多个条件对DataFrame进行筛选，并根据条件结果设置相应的值。

df_nona = df['date'].notna() df.loc[df_nona,'date'] = df.loc[df_nona,'date'].apply(lambda x:str(x)[:-2]) #第二步 选择非NA得值转换成时间 df.loc[df_nona,'date'] = pd.to_datetime(df.loc[df_nona,'date']) df_nona1 = df['date_received'].notna() df.loc[df_nona1,'date_received'] = df.loc[df_nona1,'date_received'].apply(lambda x:str(x)[:-2]) df.loc[df_nona1,'date_received'] = pd.to_datetime(df.loc[df_nona1,'date_received']) in_15 = sum((df['date'] - df['date_received']).dt.days<15)

这段代码是针对 Pandas 数据库中的 DataFrame 对象进行操作的。首先通过 `df['date'].notna()` 选择出非 NA 值，然后通过 `.apply(lambda x:str(x)[:-2])` 将时间格式转换为字符串格式，再通过 `pd.to_datetime()` 将字符串格式转换为时间格式。同样的操作也针对了 `date_received` 列。

最后一行代码是计算满足条件 `(df['date'] - df['date_received']).dt.days<15` 的记录数目，即在 `date` 列和 `date_received` 列之间相差小于 15 天的记录数目。其中 `(df['date'] - df['date_received']).dt.days` 返回的是一个 Series 对象，表示两个时间之间相差的天数。`.dt` 表示对 Series 中的时间格式进行操作，`.days` 表示返回相差的天数，最后通过 `<15` 来筛选出相差小于 15 天的记录。`sum()` 函数用于统计符合条件的记录数目。