使用Python的Pandas实现Case When语句。

在Python的Pandas中，可以使用np.select()方法来实现类似SQL中的Case When语句。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4, 5]})
conditions = [
    df['value'] < 3,
    df['value'] >= 3
]
choices = [
    'small',
    'large'
]
df['category'] = np.select(conditions, choices, default='unknown')
print(df)

在上面的示例中，我们创建了一个包含`value`列的DataFrame，并根据条件`value<3`和`value>=3`分别赋值为`small`和`large`，最后将结果存储在新的`category`列中。如果条件不匹配，则使用默认值`unknown`。

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使用Python的Pandas实现Case When语句

在Pandas中，可以使用np.select()函数来实现类似于SQL中的Case When语句。具体实现步骤如下：

1. 导入必要的库

import pandas as pd
import numpy as np

2. 定义条件和结果

conditions = [
    df['column1'] > 0,
    df['column2'] == 'value1',
    df['column3'].isin(['value2', 'value3'])
]

results = [
    'positive',
    'match',
    'in_list'
]

3. 使用np.select()函数进行条件判断

df['new_column'] = np.select(conditions, results, default='other')

以上代码将会在df中新增一个名为"new_column"的列，根据条件判断结果赋予相应的值。

其中，第一个参数为条件列表，第二个参数为结果列表，default参数为默认值（即所有条件都不满足时的返回值）。在条件列表和结果列表中，每个元素的位置是对应的，即第一个条件对应第一个结果，第二个条件对应第二个结果，以此类推。

需要注意的是，条件列表中的每个元素都应该返回一个布尔值，表示该条件是否满足。结果列表中的每个元素可以是任何类型的值，表示该条件满足时需要返回的结果。

pandas中case when

在pandas中，可以使用apply函数结合lambda表达式来实现类似于SQL中的case when语句的功能。以下是使用apply函数实现case when语句的步骤：

1. 首先，创建一个新的列，用于存储case when结果。
2. 使用apply函数和lambda表达式来定义一个自定义函数，该函数根据条件返回对应的结果。在lambda表达式中，可以使用if-else语句来实现条件判断，并返回相应的结果。
3. 将自定义函数应用于DataFrame的某一列，通过设置axis参数为1来逐行处理。
4. 将结果存储到新创建的列中。

下面是一个示例代码，演示如何在pandas中使用apply函数实现case when语句的功能：

import pandas as pd

# 创建示例数据
chengji = [[100, 95, 100, 98], [90, 98, 0, 94], [88, 95, 98, 95], [99, 98, 97, 92], [95, 90, 96, 88], [94, 94, 93, 77]]
data = pd.DataFrame(chengji, columns=['语文', '类别', '数学', '政治'])

# 创建新列
data['数学评级'] = data.apply(lambda x: 'A' if x['数学'] >= 90 else 'B' if x['数学'] >= 80 else 'C', axis=1)

# 输出结果
print(data)

以上代码中，我们使用apply函数和lambda表达式创建了一个自定义函数，根据数学成绩的不同范围分别返回'A'、'B'和'C'，然后将该函数应用于DataFrame的数学列，将结果存储到新创建的数学评级列中。

请注意，这只是一种示例方法，你可以根据具体的需求和条件来修改lambda表达式中的条件判断和返回结果。