使用pandas,构建bmi()函数用以判断一个人的体重状况,使用多分支进行回答
时间: 2023-04-04 20:03:19 浏览: 59
好的,我可以回答这个问题。使用pandas,可以先读取一个包含身高和体重的数据集,然后定义一个bmi()函数,计算每个人的BMI指数。根据BMI指数,可以使用多分支语句判断一个人的体重状况,例如:
def bmi(height, weight):
bmi = weight / (height/100)**2
if bmi < 18.5:
return "体重过轻"
elif bmi < 24:
return "正常范围"
elif bmi < 28:
return "超重"
else:
return "肥胖"
这个函数可以根据输入的身高和体重计算出BMI指数,并根据多分支语句返回相应的体重状况。
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使用pandas,构建bmi()函数用以判断一个人的体重状况 ,s使用多分支
好的,我可以回答这个问题。使用 pandas 构建 bmi() 函数可以通过以下代码实现:
```
import pandas as pd
def bmi(height, weight):
bmi_value = weight / (height/100)**2
if bmi_value < 18.5:
return '偏瘦'
elif 18.5 <= bmi_value < 24:
return '正常'
elif 24 <= bmi_value < 28:
return '偏胖'
else:
return '肥胖'
data = {'身高': [170, 175, 180], '体重': [60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
df['BMI'] = df.apply(lambda x: bmi(x['身高'], x['体重']), axis=1)
print(df)
```
这个函数可以通过身高和体重计算出一个人的 BMI 值,并根据 BMI 值判断体重状况。在这个函数中,我们使用了 pandas 的 DataFrame 来存储身高和体重数据,并使用 apply() 函数来对每一行数据进行计算。最后,我们将计算出的 BMI 值添加到 DataFrame 中,并输出整个 DataFrame。
希望这个回答能够帮到你!
使用pandas的merge函数进行匹配,没有匹配到的存入一个excel
好的,你的问题是如何使用pandas的merge函数进行匹配,并将没有匹配到的数据存入一个Excel文件中。
首先,我们需要使用pandas库来进行数据处理和匹配。我们可以使用merge()函数来进行数据匹配。该函数可以根据指定的键将两个数据帧进行连接。下面是一个示例代码:
``` python
import pandas as pd
# 读取两个数据源
data1 = pd.read_excel('data1.xlsx')
data2 = pd.read_excel('data2.xlsx')
# 通过指定键进行数据匹配
result = pd.merge(data1, data2, on='key')
# 将没有匹配到的数据存入一个Excel文件中
unmatched_data = data1[~data1['key'].isin(result['key'])]
unmatched_data.to_excel('unmatched_data.xlsx', index=False)
```
在上面的代码中,我们首先使用read_excel()函数读取了两个数据源,然后使用merge()函数根据键进行数据匹配,得到了匹配的结果。最后,我们使用~和isin()函数来筛选出没有匹配到的数据,并将其存入一个Excel文件中。
注意,上面的代码中的key是指我们用来进行匹配的列名,你需要根据你的数据源来进行修改。
希望这个回答能够帮到你!