df1.loc[(df1['C']>85) & (df1['C']<95),:]
时间: 2023-08-30 08:06:09 浏览: 36
这是一个pandas DataFrame的查询操作,它的含义是返回一个新的DataFrame,新DataFrame中包含了原DataFrame df1 中所有满足条件 C > 85 且 C < 95 的行。
其中,df1['C']表示选择df1中的'C'列,(df1['C']>85) & (df1['C']<95)表示选择'C'列中大于85且小于95的元素。最后,:表示选择所有列。
例如,如果原DataFrame df1为:
```
A B C
0 1 2 80
1 3 4 90
2 5 6 95
3 7 8 70
```
那么执行df1.loc[(df1['C']>85) & (df1['C']<95),:]操作后,会返回一个新的DataFrame,它的值为:
```
A B C
1 3 4 90
```
这个操作可以用于查询DataFrame中符合某些条件的行。
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:
```python
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。
if df1.loc['下行带宽'] == '100M' and df1.loc['下行速率'] < 50: else: df1['低速率差小区'] = '是'
在你提供的代码中,有一个语法错误。在Python中,if语句需要有一个对应的代码块来执行条件为True时的操作。这里是一个修正后的代码示例:
```python
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'
```
修正后的代码会检查条件`df1.loc['下行带宽'] == '100M'`和`df1.loc['下行速率'] < 50`是否都为True。如果是,则将`df1['低速率差小区']`列的值设为'是';否则,将其设为'否'。
请注意,这里假设`df1`是一个DataFrame对象,并且你需要确保索引`'下行带宽'`和`'下行速率'`在`df1`中是有效的索引。如果这些索引不存在,你可能需要根据实际情况进行调整代码。