开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用np.select选择两个pandas列

是指在pandas中使用np.select函数根据条件从两个列中选择值。np.select函数可以根据条件从多个选择列表中选择对应的值，并返回一个新的列。

np.select函数的语法如下： np.select(conditions, choices, default)

其中，conditions是一个包含多个条件的列表，choices是一个包含多个选择列表的列表，default是一个默认值。np.select函数会根据条件逐个判断，如果条件为True，则选择对应的选择列表中的值，如果条件都为False，则选择默认值。

使用np.select选择两个pandas列的步骤如下：

导入numpy和pandas库：import numpy as np, import pandas as pd
创建一个pandas DataFrame：df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
定义条件列表：conditions = [df['col1'] > df['col2'], df['col1'] < df['col2']]
定义选择列表：choices = ['col1大于col2', 'col1小于col2']
使用np.select函数选择两个列：df['选择结果'] = np.select(conditions, choices, default='col1等于col2')

这样，就可以在DataFrame中添加一个新的列，该列根据条件选择两个列的值。

使用np.select选择两个pandas列的应用场景：

数据清洗：根据不同的条件对数据进行分类或标记。
数据转换：根据条件将数据转换为不同的值或类型。
数据分析：根据条件对数据进行分组或聚合。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库MySQL版（TencentDB for MySQL）：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云云原生容器服务（Tencent Kubernetes Engine，TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发（移动推送、移动分析、移动测试等）：https://cloud.tencent.com/product/mobile
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙（Tencent Cloud Metaverse）：https://cloud.tencent.com/solution/metaverse

相关搜索:Pandas -使用列操作进行行选择& .loc[]pandas -用户为图形选择列 Pandas -通过选择多列对组中多列的两个数组求和 Pandas:使用Regex从列中选择行 Pandas:根据两个不同的列条件选择值价格 Pandas:选择两列不同的行 Pandas不基于条件选择列 Pandas列选择的Pandas优化 Pandas数据框合并选择列 Python Pandas -使用.loc对多个列使用AND和OR进行选择

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python Pandas 对列行进行选择，增加，删除操作

一、列操作 1.1 选择列 d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2..., 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print (df ['one']) # 选择其中一列进行显示，列长度为最长列的长度...df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns = ['a','b']) df = df.append(df2) df = df.drop(0) # 这里有两个行标签为...0，所以直接删除了 2 行 print(df) 运行结果： a b 1 3 4 1 7 8 到此这篇关于Python Pandas 对列/行进行选择，增加，删除操作的文章就介绍到这了,更多相关...Python Pandas行列选择增加删除内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！

3.2K1 0

1000+倍！超强Python『向量化』数据处理提速攻略

这是一个非常基本的条件逻辑，我们需要为lead status创建一个新列。我们使用Pandas的优化循环函数apply()，但它对我们来说太慢了。...看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...np.select将按从前到后的顺序对每个数组求值，当数据集中的某个给定元素的第一个数组为True时，将返回相应的选择。所以操作的顺序很重要！像np.where。...以天为单位的两个日期之差除以7得到过去的周数。下面是使用.apply()的方法。有两种向量化方法。第一种方法是使用pandas .dt series datetime访问器。...为了解决这个问题，我们对Pandas中的一个series使用.shift()将前一行移到相同的级别。一旦它们被转移到相同的级别，我就可以使用np.select()执行相同的条件向量化方法了！

6.4K4 1

如何将数据处理速度提升1000+倍

以下文章来源于气象杂货铺，作者bugsuse 利用Python进行数据处理时经常使用的是pandas和numpy，这两个工具的功能都很强大，尤其是pandas，更是Python中数据处理方面最强大的工具之一...parse_dates=['Date Created', 'Original Record: Date Created']) 注：parse_dates 参数可将给定的列进行解析为日期格式...对多个条件选择或嵌套条件而言，np.select的实现方法更简单甚至速度更快。...nested .apply() 使用np.select时，直接获取原始数据可以进一步加速： %%timeit # With np.select conditions = [ ((df['Inactive...pandas.shift函数，将之前的值向下移动，这样就可以对比相同轴上的值使用np.select向量化条件逻辑检查 %%timeit previous_id = df['Internal ID'].

2.9K3 0

嫌 pandas 的方法不够简洁方便，那你一定是没有使用它的增强库

他提供了许多实用功能，结合 pandas 使用能够大大提升我们的代码效率，那么我就针对这个库做一个系列教程。不过，我不喜欢只是到官网抄一下例子，把英文翻译成中文，草草了事。...结合 numpy 我们也能轻易做到 ---- numpy 也有 case when 如果你学过我的 pandas 专栏，那么就一定会 numpy 的两个条件函数，这里我们只需要用 select 就可以轻易做到多条件分支...关于 np.select 详细讲解，可以查看专栏文章那么，我们该如何自己写一个类似 janitor 的函数，方便以后重复使用？...所以，conditions 是一个元组 col_name：新列的名字现在再来看 np.select 是需要把所有的条件给放一起，但现在 conditions 是每隔一个位置才是分支条件，利用 python...的切片功能就可以轻易分开：行2，3：利用切片的最后一个参数 step ，让其每隔2个位置取出元素，配合开始位置，就可以取出所有的奇数位置或偶数位置的元素最后，我们不希望修改了源数据，可以使用 pandas

5532 0

五大方法添加条件列-python类比excel中的lookup

方法五：数据分箱pd.cut()——最类似于excel中的lookup 构造测试数据 import numpy as np import pandas as pd import random # 随机生成...40,100) for i in range(60)]).reshape(20,3),columns=["语文","数学","英语"]) df['总成绩'] = df.sum(axis=1) df 添加一列条件列...： >=240 这是一个excel学习中很经典的案例，先构造评级参数表，然后直接用lookup匹配就可以了，具体不在这讲了，今天讲一下用python怎么实现该功能，总共五种(三大类：映射+numpy+pandas...这个函数依次接受三个参数：条件；如果条件为真，分配给新列的值；如果条件为假，分配给新列的值 # np.where(condition, value if condition is true, value...# 方法四 np.select # np.select()的函数，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表。

1.9K2 0

Pandas与SQL的数据操作语句对照

内容选择行结合表条件过滤根据值进行排序聚合函数选择行 SELECT * FROM 如果你想要选择整个表，只需调用表的名称: # SQL SELECT * FROM table_df...# Pandas table_df SELECT a, b FROM 如果你想从一个表中选择特定的列，列出你想要的列在双括号中: # SQL SELECT column_a, column_b...() SELECT a as b 如果你想重命名一个列，使用.rename(): # SQL SELECT column_a as Apple, column_b as Banana FROM table_df...'}) SELECT CASE WHEN 对于等价于SELECT CASE WHEN的情况，您可以使用np.select()，其中首先指定您的选择和每个选择的值。...table_df[table_df['column_a'] == 1] SELECT column_a WHERE column_b 当你想从一个表中选择一个特定的列并用另一个列过滤它时，遵循以下格式

3.1K2 0

Excel与pandas：使用applymap()创建复杂的计算列

标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...那么，在列中对每个学生进行循环？不！记住，我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列，因为如果我们有一个大的数据集，这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。

3.8K1 0

Pandas库的基础使用系列---获取行和列

前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...我们试试看如何将最后一列也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了，但是值得注意的是，如果我们使用了-1，那么就不能用loc而是要用iloc。...同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称，所有指标这一列也计算在内了。...如果要使用索引的方式，要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单，接下来我们再看看如何获取多行多列。为了更好的的演示，咱们这次指定索引列df = pd.read_excel("..

5320 0

这次pandas真的要与sql干上了，你有的我得都有，遥遥领先就对了

前言 sql 中的过滤、分组、聚合、排序、表连接，在 pandas 中全都有对应方法。 sql 高高手会说，case when 你没有了吧。...以前pandas确实没有直接的 case when 方法，不过现在还真有！没错，这是 pandas 2.2 版本新增的功能。...而且名字也是一绝，就叫 ”case_when“ 其实 pandas 的一众大佬们也开了会，讨论了一段时间大致的意思是，许多人都在问，pandas 中如何根据条件创建列。...不明原因，没有智能提示很类似前面的 np.select ，只不过把结构弄成一个元组列表，每个元组对应 (条件,值)。而默认值就要在一开始定义到列里面。...现在我们通过自定义函数，改造 np.select 吧。第一种是直接一个函数搞定：函数第一个参数是默认值，之后的是一对对出现的条件和对应值。

770 0

使用pandas筛选出指定列值所对应的行

在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能： select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法...：布尔索引位置索引标签索引使用API 假设数据如下: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar...位置索引使用iloc方法，根据索引的位置来查找数据的。...标签索引如何DataFrame的行列都是有标签的，那么使用loc方法就非常合适了。...使用API pd.DataFrame.query方法在数据量大的时候，效率比常规的方法更高效。

18.8K1 0

使用Pandas分组对另一列聚合怎么破？

一、前言前几天在Python最强王者交流群【群除我佬】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下：原始的数据如下： df = pd.DataFrame({"a":[1,1,2,2],"b":[[20,40...代码如下： import pandas as pd df = pd.DataFrame({"a":[1,1,2,2],"b":[[20,40],[30,20,90],[40],[50,70]]}) new_df

651 0

使用Pandas实现1-6列分别和第0列比大小得较小值

一、前言前几天在Python白银交流群【星辰】问了一个pandas处理Excel数据的问题，提问截图如下：下图是他的原始代码截图：二、实现过程其实他这个代码，已经算实现了，如果分别进行定义的话...，每一列做一个变量接收，也是可以实现效果的，速度上虽然慢一些，但是确实可行。...，如下所示： df['min'] = df[['标准数据', '测试1']].min(axis=1) print(df['min']) 后来【dcpeng】还给了一个代码，如下所示： import pandas...for i in range(1, 4): df[f'min{i}'] = df[['标准数据', f'测试{i}']].min(axis=1) print(df) 看上去确实是实现了多列比较的效果...当然这里取巧了，使用了字符串格式化。三、总结大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

1.2K2 0

如何使用pandas读取txt文件中指定的列(有无标题)

我的需求是取出指定的列的数据，踩了些坑给研究出来了。...补充知识：关于python中pandas读取txt文件注意事项语法：pandas.read_table() 参数： filepath_or_buffer 文件路径或者输入对象 sep 分隔符，默认为制表符...names 读取哪些列以及读取列的顺序，默认按顺序读取所有列 engine 文件路径包含中文的时候，需要设置engine = ‘python’ encoding 文件编码，默认使用计算机操作系统的文字编码...na_values 指定空值，例如可指定null,NULL,NA,None等为空值常见错误：设置不全 import pandas data = pandas.read_table(‘D/anaconda...以上这篇如何使用pandas读取txt文件中指定的列(有无标题)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

9.7K5 0

Python数据分析实战之技巧总结

—— Pandas的DataFrame如何固定字段排序 —— 保证字段唯一性应如何处理 —— 透视表pivot_table函数转化长表注意问题 ——Pandas的DataFrame数据框存在缺失值NaN...Q4、数据运算存在NaN如何应对需求：pandas处理多列相减，实际某些元素本身为空值，如何碰到一个单元格元素为空就忽略了不计算，一般怎么解决！...按照原列序 df5_7=df5[df5.电耗量 > 80]# 选择df5.电耗量中>80的行 # df5[df5.建筑名称.isin(['B', 'C'])] #DataFrame 条件查找 #...库中使用.where()函数 # df5_13=df5.where((df5.月份=="1月")&(df5.动力用电>5)).dropna(axis=0) # 或pandas库中的query()函数 df...np.select()的函数，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表。

2.4K1 0

使用Pandas完成data列数据处理，按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列

一、前言前几天在Python钻石交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目，使用Pandas完成下面的数据操作：把data列中的元素，按照它们出现的先后顺序进行分组排列，结果如new列中展示...import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'data': ['A1', 'D3', 'B2', 'C4', 'A1', 'A2', 'B2', 'B3',...new列为data列分组排序后的结果 print(df) 结果如下图所示：二、实现过程方法一这里【猫药师Kelly】给出了一个解答，代码和结果如下图所示。...for k, v in Counter(df['data']).items()))] print(df) 运行之后，结果如下图所示：方法四这里【月神】给出了三个方法，下面展示的这个方法和上面两个方法的思路是一样的...这篇文章主要盘点了使用Pandas完成data列数据处理，按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共6个方法，欢迎一起学习交流，我相信还有其他方法，

2.3K1 0

使用Pandas返回每个个体记录中属性为1的列标签集合

一、前言前几天在J哥的Python群【Z】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。各位群友，打扰了。能否咨询个pandas的处理问题？...左边一列id代表个体/记录，右边是这些个体/记录属性的布尔值。我想做个处理，返回每个个体/记录中属性为1的列标签集合。...二、实现过程这里【Jin】大佬给了一个答案，使用迭代的方法进行，如下图所示：如此顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...站不住就准备加仓，这个pandas语句该咋写？

1253 0

python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

用pandas中的DataFrame时选取行或列： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...下面是简单的例子使用验证： import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame...[0,2]] #选择第2-4行第1、3列的值 Out[17]: a c two 5 7 three 10 12 data.ix[1:2,2:4] #选择第2-3行，3-5（不包括5）列的值 Out...github地址到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

13.3K3 0

盘点使用Pandas解决问题：对比两列数据取最大值的5个方法

一、前言前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两列数据对比的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...大概意思是说在DF中有2列数据，想每行取两列数据中的最大值，形成一个新列，该怎么写？最开始【iLost】自己使用了循环的方法写出了代码，当然是可行的，但是写的就比较难受了。...方法一：【月神】解答其实这个题目的逻辑和思路也相对简单，但是对于Pandas不熟悉的小伙伴，接受起来就有点难了。...使用numpy结合pandas，代码如下： df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...这篇文章基于粉丝提问，针对df中，想在每行取两列数据中的最大值，作为新的一列问题，给出了具体说明和演示，一共5个方法，顺利地帮助粉丝解决了问题，也帮助大家玩转Pandas，学习Python相关知识。

4.1K3 0

两个使用 Pandas 读取异常数据结构 Excel 的方法，拿走不谢！

通常情况下，我们使用 Pandas 来读取 Excel 数据，可以很方便的把数据转化为 DataFrame 类型。...但是现实情况往往很骨干，当我们遇到结构不是特别良好的 Excel 的时候，常规的 Pandas 读取操作就不怎么好用了，今天我们就来看两个读取非常规结构 Excel 数据的例子本文使用的测试 Excel...A 列就有数据的，此时我们需要参数 usecols 来进行规避处理比如上面的 Excel 数据，如果我们直接使用 read_excel(src_file) 读取，会得到如下结果我们得到了很多未命名的列以及很多我们根本不需要的列数据...2 行我们也可以将列定义为数字列表 df = pd.read_excel(src_file, header=1, usecols=[1,2,3,4,5]) 也可以通过列名称来选择所需的列数据 df...openpyxl 来解析 Excel 文件并将数据转换为 pandas DataFrame 以下是使用 openpyxl（安装后）读取 Excel 文件的方法： from openpyxl import

1.2K2 0

python由已知数组快速生成新数组的方法

解决办法：方法1：np.where(where(condition, [x, y])) 使用场景：当变换条件只有两个以下时，比如实例2.1。...该方法等价于:if condition x else y 方法2： np.select(condlist, choicelist, default=0) 使用场景：当变换条件有任意多个时，比如实例2.2...condilist[1]: choicelist[1] ... else: default 方法3：np.piecewise(x, condlist, funclist, *args, **kw) 使用场景...0, abs(a),0) print('实例2.1结果：',b) # 实例2.2：已知数组a，要求对所有a<0的元素取绝对值，对a=0的元素+100，对a 0的元素平方，然后生成一个新数组 b = np.select

1.4K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭