condition11 = df['筛选事件'] = 0为什么这样写筛选条件会把所有值赋值为0
时间: 2024-02-03 19:12:13 浏览: 64
这是因为`df['筛选事件'] = 0`这个语句会将DataFrame中所有行的'筛选事件'列的值都赋为0。如果你只想筛选出某些行并将它们的'筛选事件'列赋值为0,可以使用如下方式:
```
df.loc[df['some_condition'], '筛选事件'] = 0
```
其中`some_condition`是你筛选的条件,它应该返回一个布尔类型的Series或数组,表示哪些行需要被选中。这样就可以只对符合条件的行进行操作了。
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# -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/基础数据/降雨小于0-分类.xlsx') # 定义筛选条件 condition1 = df['筛选事件'] = 0 condition2 = df['易结冰'] = 1 condition3 = df['管制'] = 1 df.loc[~condition1 & ~condition2 & ~condition3, "分类"] = "事故" df.loc[condition1 & condition2 & ~condition3, "分类"] = "易结冰" df.loc[condition1 & ~condition2 & condition3, "分类"] = "管制" df.loc[~condition1 & condition2 & ~condition3, "分类"] = "事故-易结冰" df.loc[~condition1 & ~condition2 & condition3, "分类"] = "事故-管制" df.loc[condition1 & condition2 & condition3, "分类"] = "易结冰-管制" df.loc[~condition1 & condition2 & condition3, "分类"] = "事故-易结冰-管制" df.loc[condition1 & ~condition2 & ~condition3, "分类"] = "无分类" df.to_excel("E:/桌面/预测脆弱性/20230523/基础数据/降雨小于0-分类结果.xlsx", index=False)为什么结果中易结冰、管制和筛选事故的字段都变成1
在你的代码中,你定义了三个变量condition1、condition2和condition3,它们分别代表了三个筛选条件。然后你使用这三个条件来筛选数据,并将分类结果保存在分类列中。
但是,在你定义这些条件时,你使用了赋值操作符“=”而不是相等比较操作符“==”。这导致将这些条件分别赋值为0、1,而不是判断它们是否等于0或1。
解决方法是将条件定义改为相等比较操作符“==”,如下所示:
```
condition1 = df['筛选事件'] == 0
condition2 = df['易结冰'] == 1
condition3 = df['管制'] == 1
```
这样就可以正确地使用这些条件进行筛选了。
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:
```python
# 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:
```python
# 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'
```