python 如果前一行sa_id=='Nigeria',在该行新增一列contry并赋值Nigeria,python代码如何实现
时间: 2024-09-19 13:09:32 浏览: 17
在Python中,如果你想要在一个DataFrame中基于特定条件(如`sa_id=='Nigeria'`)动态添加新的一列并赋值,你可以使用`pandas`库中的`loc`或`apply`方法。假设你的DataFrame名为`df`,并且`sa_id`列已经是存在的。这里是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 假设df是你需要操作的数据框
df.loc[df['sa_id'] == 'Nigeria', 'country'] = 'Nigeria'
# 或者,如果你想通过一个函数实现,可以这样做:
def add_country(row):
if row['sa_id'] == 'Nigeria':
return 'Nigeria'
else:
return np.nan # 或者返回None或者其他默认值
df['country'] = df.apply(add_country, axis=1)
```
在这两个例子中,如果`sa_id`为"Nigeria",新的`'country'`列会被设置为"Nigeria";如果不是,则保持原样或填入缺失值。
请注意,`np.nan`代表缺失值,如果你不想在其他地方有缺失值,可以将`np.nan`替换为你想使用的默认值。
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写一个信息安全的课程设计主题是垃圾邮件,并且用C语言或者JAVA写一段代码改善
信息安全的课程设计主题是垃圾邮件的话,可以考虑以下方向:
1. 垃圾邮件过滤器设计:设计一个程序,可以对收到的邮件进行过滤,将垃圾邮件自动识别并移动到垃圾邮件文件夹中,确保用户收到的邮件都是真正的邮件,而非垃圾邮件。
2. 垃圾邮件生成器设计:设计一个程序,可以生成大量的垃圾邮件,用于测试邮件服务器或者邮件客户端的垃圾邮件过滤功能,确保系统的垃圾邮件过滤功能是可靠的。
针对第一种方向,以下是用Java实现一个简单的垃圾邮件过滤器的示例代码:
```java
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class SpamFilter {
// 设置过滤规则
private static final String[] FILTER_RULES = {
"viagra",
"lottery",
"nigeria",
"million dollars",
// 可以添加更多的过滤规则
};
public static void main(String[] args) {
String email = "This is a spam email about viagra and lottery, please ignore it.";
if (isSpam(email)) {
System.out.println("这是一封垃圾邮件!");
} else {
System.out.println("这是一封正常邮件。");
}
}
// 判断是否为垃圾邮件
public static boolean isSpam(String email) {
for (String rule : FILTER_RULES) {
Pattern pattern = Pattern.compile(rule, Pattern.CASE_INSENSITIVE);
Matcher matcher = pattern.matcher(email);
if (matcher.find()) {
return true;
}
}
return false;
}
}
```
该代码中使用了正则表达式来匹配邮件内容,根据预设的过滤规则,判断是否为垃圾邮件。如果需要增加新的过滤规则,只需要在`FILTER_RULES`数组中添加即可。
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用html语言编写一个动态的世界人口发布图代码,不需要自己导入数据的代码。
好的,下面是使用 HTML 语言编写一个简单的动态世界人口发布图的代码:
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>World Population</title>
<style>
.chart {
display: flex;
flex-wrap: wrap;
justify-content: center;
align-items: center;
margin: 30px 0;
}
.bar {
height: 30px;
margin: 10px;
background-color: #4CAF50;
color: white;
font-weight: bold;
text-align: center;
line-height: 30px;
box-shadow: 1px 1px 3px rgba(0,0,0,0.3);
transition: all 0.2s ease-in-out;
cursor: pointer;
}
.bar:hover {
transform: scale(1.1);
}
</style>
<script>
// 定义数据
var data = [
{ country: "China", population: 1439 },
{ country: "India", population: 1380 },
{ country: "USA", population: 331 },
{ country: "Indonesia", population: 272 },
{ country: "Brazil", population: 218 },
{ country: "Pakistan", population: 207 },
{ country: "Nigeria", population: 195 },
{ country: "Bangladesh", population: 165 },
{ country: "Russia", population: 146 },
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];
// 计算总人口和每个国家的人口占比
var totalPopulation = data.reduce(function(sum, country) {
return sum + country.population;
}, 0);
data.forEach(function(country) {
country.percent = Math.round(country.population / totalPopulation * 100);
});
// 在页面加载时创建图表
window.onload = function() {
var chartDiv = document.getElementById("chart");
data.forEach(function(country) {
var bar = document.createElement("div");
bar.className = "bar";
bar.title = country.country + ": " + country.percent + "%";
bar.style.width = country.percent + "%";
bar.innerHTML = country.country;
chartDiv.appendChild(bar);
});
};
</script>
</head>
<body>
<div id="chart" class="chart"></div>
</body>
</html>
```
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