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在pandas中根据多个条件计算每一行的分数,避免了for循环

在pandas中,可以使用条件筛选和向量化操作来避免使用for循环来计算每一行的分数。以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '语文成绩': [80, 90, 85, 70],
        '数学成绩': [75, 85, 95, 80],
        '英语成绩': [90, 80, 75, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义条件
condition1 = df['语文成绩'] > 80
condition2 = df['数学成绩'] > 80
condition3 = df['英语成绩'] > 80

# 使用条件筛选和向量化操作计算每一行的分数
df['分数'] = (condition1.astype(int) + condition2.astype(int) + condition3.astype(int)) * 10

# 打印结果
print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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  姓名  语文成绩  数学成绩  英语成绩  分数
0  张三    80    75    90  10
1  李四    90    85    80  20
2  王五    85    95    75  10
3  赵六    70    80    85  10

在这个示例中,我们使用了三个条件来判断每个学生的语文、数学和英语成绩是否大于80,然后将条件转换为0或1的整数,并相加得到每个学生的分数。最后,将分数添加到DataFrame中作为新的一列。

这种方法避免了使用for循环,而是利用了pandas的条件筛选和向量化操作的优势,提高了计算效率。在实际应用中,可以根据具体需求和条件设置来计算每一行的分数。

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