python按列名筛选，并根据条件赋值的代码

假设你有一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame，以下是根据条件筛选并赋值的示例代码：

# 根据条件筛选
condition = df['列名'] > 10
# 根据条件赋值
df.loc[condition, '新列名'] = '新值'

如果你要对多列进行筛选和赋值，可以使用逻辑运算符 `&`（与）、`|`（或）、`~`（非）将多个条件组合起来。例如：

# 根据多个条件筛选
condition = (df['列名1'] > 10) & (df['列名2'] == 'abc')
# 根据条件赋值
df.loc[condition, '新列名'] = '新值'

相关问题

后缀为csv的波士顿房价数据文件存放在文件夹路径csv_file_dir中。按下列考试要求进行数据处理： 1.读取数据文件中的所有数据为DataFrame格式，保留第0行的表头作为列名。获得样本列名为y_target列赋值给y，除此之外的13列赋值给X； 2.使用sklearn中的sklearn.feature_selection.VarianceThreshold定义基于方差的筛选模型，方差阈值threshold设置为10，其他参数保持默认值； 3.使用fit_transform训练2定义的筛选模型返回选出的新的特征X_new； 4.将第3步得到的特征数据X_new与y按列合并处理成新的DataFrame，按student_answer_path生成csv文件并保存，编码方式采用‘UTF-8’，所有值保留3位小数，小数点后尾部的0无需保存，如：0.200直接保存成0.2，不保留列名及行索引。

好的，根据您给出的考试要求，以下是Python代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

# 1. 读取数据
csv_file_dir = '路径/csv_file_dir'  # 根据实际路径修改
df = pd.read_csv(csv_file_dir, header=0)  # 读取csv文件，header=0保留第0行表头作为列名
y = df['y_target']  # 样本列名为y_target列赋值给y
X = df.drop('y_target', axis=1)  # 除了y_target列外的13列赋值给X

# 2. 定义基于方差的筛选模型
threshold = 10
selector = VarianceThreshold(threshold=threshold)

# 3. 训练筛选模型并返回选出的新特征X_new
X_new = selector.fit_transform(X)

# 4. 将X_new和y按列合并成新的DataFrame并保存
result_df = pd.concat([pd.DataFrame(X_new), y], axis=1)
result_df.to_csv('student_answer_path', encoding='UTF-8', index=False, header=False, float_format='%.3f')

其中，需要将代码中的路径和文件名按实际情况修改。

用python筛选excel指定列大于2的行数据并将符合要求的行的最后一列赋值为1,并保留所有行

好的，以下是修改后的代码，它会保留所有行，并将符合要求的行的最后一列赋值为1：

import pandas as pd

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

# 筛选指定列大于2的行
mask = df['column_name'] > 2

# 将符合要求的行的最后一列赋值为1
df.loc[mask, df.columns[-1]] = 1

# 保存修改后的 Excel 文件
df.to_excel('your_output_file.xlsx', index=False)

同样，你需要将 `your_excel_file.xlsx` 替换为你的 Excel 文件名，`column_name` 替换为你要筛选的列名，同样，你需要将 `your_output_file.xlsx` 替换成你的输出文件名。这个代码示例中使用了 `df.loc` 来赋值，它会保留所有行。