同时满足两列的数据才打标签
时间: 2023-12-04 10:04:19 浏览: 49
要在同时满足两列条件的数据中添加标签列,可以在合并之后使用 Pandas 的条件判断语句和赋值语句实现。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
df1 = pd.read_excel('data1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('data2.xlsx')
# 合并数据
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['列名1', '列名2'], how='inner')
# 在同时满足两列条件的数据中添加标签列
merged_df['标签列'] = '标签值'
condition = (merged_df['列名3'] == '条件1') & (merged_df['列名4'] == '条件2') # 同时满足两列条件的数据
merged_df.loc[condition, '标签列'] = '新标签值' # 在符合条件的行中添加标签
# 保存结果
merged_df.to_excel('result.xlsx', index=False)
```
其中,`condition` 是一个布尔型的 Series,表示在两列条件同时满足的数据行。`merged_df.loc[condition, '标签列']` 表示在符合条件的行中将标签列的值设置为新标签值。最后,使用 `to_excel()` 函数将结果保存到新的 Excel 文件中。
相关问题
两列数据同时满足应该怎么些
如果要判断两列数据同时满足某个条件,可以使用 Pandas 的逻辑与运算符 "&"。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 判断两列数据是否同时满足条件
condition1 = df['列名1'] > 10
condition2 = df['列名2'] < 20
df['标签列'] = '标签值'
df.loc[condition1 & condition2, '标签列'] = '新标签值'
# 保存结果
df.to_excel('result.xlsx', index=False)
```
其中,`condition1`和`condition2`是两个条件,`&`表示逻辑与运算符,`df.loc[condition1 & condition2, '标签列']`表示在同时满足两个条件的行中,将标签列的值设置为新标签值。最后,使用`to_excel()`函数将结果保存到新的 Excel 文件中。
清洗的数据表中始发地和目的地数据与另一张基础数据表的始发地、目的地同时一致的数据打上标签
要在清洗的数据表中,将始发地和目的地与另一张基础数据表的始发地、目的地同时一致的数据打上标签,可以使用 Pandas 的 `merge()` 函数和条件判断语句实现。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
clean_data = pd.read_excel('clean_data.xlsx')
base_data = pd.read_excel('base_data.xlsx')
# 合并数据
merged_df = pd.merge(clean_data, base_data, on=['始发地', '目的地'], how='inner')
# 在同时满足两列条件的数据中添加标签列
merged_df['标签列'] = '标签值'
condition = merged_df['始发地_y'].notnull() & merged_df['目的地_y'].notnull() # 同时一致的数据
merged_df.loc[condition, '标签列'] = '新标签值' # 在符合条件的行中添加标签
# 保存结果
merged_df.to_excel('result.xlsx', index=False)
```
其中,`clean_data` 是清洗后的数据表,`base_data` 是基础数据表。`merged_df` 是两个数据表在始发地和目的地同时一致的数据。`condition` 是一个布尔型的 Series,表示在始发地和目的地同时一致的数据。`merged_df.loc[condition, '标签列']` 表示在符合条件的行中将标签列的值设置为新标签值。最后,使用 `to_excel()` 函数将结果保存到新的 Excel 文件中。
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