df = pd.DataFrame({"value1":np.random.rand(10)20, 'value2':np.random.rand(10)100})

时间: 2024-05-20 22:17:08 浏览: 72

dataframe设置两个条件取值的实例

在数据分析中，Pandas库的DataFrame是常用的数据结构，它是一种二维标签化数据结构，可以存储不同类型的数据。在处理数据时，经常需要根据特定的条件来筛选数据。本文将详细介绍如何在DataFrame中设置两个条件来进行取值。需要导入Pandas库和NumPy库，因为Pandas依赖于NumPy来处理数据。接着创建一个简单的DataFrame示例数据，包含了name、classes和price三个字段。 ```python import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series, DataFrame df = DataFrame({'name':['a','a','b','b'],'classes':[1,2,3,4],'price':[11,22,33,44]}) ``` 在DataFrame中，可以根据索引和列名来取值。例如，取索引为0，列名为price的值。 ```python s = df.loc[0, 'price'] print(s) # 输出: 11 ``` 也可以根据同行的columns取值。如果要取同一行中的另一个column的值，可以使用如下方式： ```python sex = df.loc[(df.classes==1) & (df.name=='a'), 'price'] print(sex) # 输出: 11 sex_value = df.loc[(df.classes==1) & (df.name=='a'), 'price'].values[0] print(sex_value) # 输出: 11 ``` 如果需要根据条件同时取得多个值，可以这样操作： ```python name, price = df.loc[df.classes==1, ('name', 'price')].values[0] print(name) # 输出: 'a' print(price) # 输出: 11 ``` 在处理DataFrame时，经常会遇到需要对某一列进行赋值的情况。例如，将price列的所有值都设置为0： ```python df.loc[:, 'price'] = 0 print(df) ``` 还可以对DataFrame中的某一列进行函数运算，比如将name列的所有值都转换为大写： ```python df['name'] = df['name'].apply(lambda x: x.upper()) print(df) ``` 或者对多个列进行函数运算，可以使用applymap()函数： ```python df[['classes', 'price']] = df[['classes', 'price']].applymap(lambda x: str(x)) print(type(df.loc[0, "classes"])) # 输出: <class 'str'> df.loc[:, ['classes', 'price']] = df[['classes', 'price']].applymap(lambda x: int(x)) print(type(df.loc[0, "classes"])) # 输出: <class 'int'> ``` 在实际应用中，可能需要对DataFrame进行去重操作。去重可以通过指定多个列来进行，这样可以将包含相同值的行进行合并： ```python df.drop_duplicates(subset=['classes', 'name'], inplace=True) print(df) ``` 删除某列值为特定值的行是一个常见的数据清洗步骤。可以通过条件筛选来进行删除： ```python df = df.loc[df['name'] != 'a'] print(df) ``` 或者使用drop()函数，这是一种更直观的方法： ```python df.drop(df[df.name == 'a'].index, inplace=True) print(df) ``` 在Pandas的DataFrame中，通过设置条件来取值是数据分析的基础操作之一。通过本文的实例，我们了解了如何对DataFrame进行基于条件的数据筛选、赋值、函数运算、去重以及删除特定行的操作。掌握这些技能对于数据清洗、预处理以及数据分析等环节是非常重要的。

This code creates a pandas DataFrame with two columns named "value1" and "value2". The "value1" column contains randomly generated values between 0 and 20, while the "value2" column contains randomly generated values between 0 and 100. There are 10 rows in the DataFrame.

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df = pd.DataFrame({"value1":np.random.rand(10)*20, 'value2':np.random.rand(10)*100})

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