df.loc()函数介绍

`df.loc()`函数是Pandas中用于基于标签（label）对DataFrame进行索引和切片的方法。

它的语法为`df.loc[row_indexer, column_indexer]`，其中`row_indexer`和`column_indexer`都是用于选择行和列的标签(label)或标签列表(labels)。如果`column_indexer`部分被省略，则默认选择所有列。

`row_indexer`和`column_indexer`都可以是以下情况之一：

- 单个标签（label）：例如`'A'`，表示选择标签为`'A'`的行或列。
- 标签列表（labels）：例如`['A', 'B', 'C']`，表示选择标签为`'A'`、`'B'`和`'C'`的行或列。
- 切片（slice）：例如`'A':'C'`，表示选择标签从`'A'`到`'C'`之间的所有行或列。
- 布尔数组（boolean array）：例如`[True, False, True]`，表示选择对应位置为`True`的行或列。

除了选择行和列之外，`df.loc()`还可以用于更新DataFrame中的值。例如，可以使用`df.loc[row_indexer, column_indexer] = value`语法来将`value`值赋值给选择的行和列。

需要注意的是，在使用`df.loc()`时，传递的行和列标签必须是DataFrame中已经存在的标签，否则会抛出KeyError错误。

相关问题

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。

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。