用pandas判断A列 如果 A列值为"是" 则 B列值赋值到C列 如果A列值为"否" 则 C列为0 如果A列为 整数 则C列等于B列除以C列

可以使用pandas的apply函数实现这个功能。示例代码如下：

import pandas as pd

def func(row):
    if row['A'] == '是':
        return row['B']
    elif row['A'] == '否':
        return 0
    elif isinstance(row['A'], int):
        return row['B'] / row['C']
    
df = pd.DataFrame({'A': ['是', '否', 10], 'B': [2, 3, 4], 'C': [3, 0, 2]})
df['C'] = df.apply(func, axis=1)
print(df)

输出结果为：

    A  B    C
0   是  2  2.0
1   否  3  0.0
2  10  4  2.0

其中，func函数根据A列的值进行判断，并返回对应的值。apply函数将func应用到每一行上，并返回一个Series，将其赋值到C列即可。注意，这里需要使用`isinstance(row['A'], int)`判断A列是否为整数类型。

相关问题

请用python中的pandas完成：针对dataframe中的列（as）的取值进行判断并添加新的列（c），如果as的值为0或1则c赋值为a

好的，我理解了你的问题。以下是使用 Pandas 库实现的代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'as': [0, 1, 2, 3, 4, 5]})

# 添加判断列c
df['c'] = df['as'].apply(lambda x: 'a' if x in [0, 1] else '')

print(df)

输出结果为：

   as  c
0   0  a
1   1  a
2   2
3   3
4   4
5   5

代码中，我们使用 Pandas 库中的 apply 方法，对 as 列的所有取值进行判断，并将结果存入新列 c 中。其中 lambda 函数中，如果 as 的值为 0 或 1，则返回 'a'，否则返回空字符串。最终输出整个 DataFrame，包含新增的 c 列。

写一段python代码，使用pandas库处理excel表中列名为“A”的列值如果为空，则将列名为“B”和列名为“C”的两个列的值相加并赋值给A

假设我们有一个名为“data.xlsx”的Excel文件，其中包含三列数据“A”、“B”和“C”。

以下是处理该文件的Python代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 如果“A”列的值为空，则将“B”列和“C”列的值相加并赋值给“A”列
df['A'] = df.apply(lambda row: row['B'] + row['C'] if pd.isna(row['A']) else row['A'], axis=1)

# 将处理后的数据写回Excel文件
df.to_excel('data_processed.xlsx', index=False)

这个代码使用`pandas`库读取Excel文件，并使用`apply`函数遍历每一行数据。如果“A”列的值为空，则将“B”列和“C”列的值相加并赋值给“A”列。最后，将处理后的数据写回到新的Excel文件“data_processed.xlsx”中。