根据两个数据帧之间的条件为新列赋值
，可以通过使用pandas库来实现。
首先，我们需要导入pandas库：
import pandas as pd然后，我们可以创建两个数据帧，假设一个为df1，另一个为df2：
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [9, 10, 11, 12], 'D': [13, 14, 15, 16]})接下来，我们可以使用条件语句来为新列赋值。假设我们想要根据df1的'A'列大于2的行来给df2添加一个新列'E'，并将其赋值为df2的'D'列的值：
df2['E'] = df2['D'].where(df1['A'] > 2)在上述代码中，我们使用了where函数来根据条件选择性地赋值。如果条件满足，则将df2的'D'列的值赋给新列'E'，否则将赋值为NaN。
最后，我们可以打印输出df2来查看结果：
print(df2)完整的代码如下：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [9, 10, 11, 12], 'D': [13, 14, 15, 16]})
df2['E'] = df2['D'].where(df1['A'] > 2)
print(df2)这样，我们就根据两个数据帧之间的条件为新列赋值了。在实际应用中，可以根据具体的需求和条件来进行相应的操作和赋值。
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df1 输出： a b c d e f g h i j ... q r s t u v w x y z
0 78 60 27 38 21 93
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a x y
0 1 4 7
1 2 5 8
2
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>> k l m
0 12 13 14
1 13 14 15
>> df2
>> o p q
0 10 11 12
1 15 16 17
>> df3
>> r s t
0 1 3 4
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Columns: [a, b, c, d, e]
Index: [] ` df2： c e
0 11 55
1 22 66 df3
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Stationid
10
11
12
13
14
15
16
17
数据帧2:
Stationid Maintanance
10 55
15 38
21 100
10 56
22 101
15
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A B C D E F
0 1 4 7 10 13 16
1 2 5 8 11 14 17
2 3 6 9 12 15 18
3 4 7 10 13 16 19
4 5
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df1
A B
0 1 11
1 2 12
2 3 13
3 4 14
4 5 15
5 6 16
6 7 17
7 8 18
8 9 19
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dummy_data1 = {
'id': ['1', '2', '3', '4', '5'],
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2019-08-28 06:00:13 SCHOOL_20190828...
2019-08-28 06:10:15 SCHOOL_20190828...
2019-08-28 06:20:14 SCHOOL_20190828...
2019-08-28 06:30:13 SCHOOL_20190828...
2019-08-28 06:40:15 SCHOOL_20190828...
... ...
2019-09-28 05:10:13 SCHOOL_20190928...
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预期输出：
电流输出：
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import pandas as pd
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cat1 cat2 cat3
0 10 25 12
1 11 22 14
2 12 30 15
all_cats cat_codes
0 10 A
1 11 B
2 12 C
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5 30 F
6 14 G
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考虑下面的示例代码：
import pandas
import numpy
def more_data(d):
return 1, 2
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x = df.apply(more_data, axis=1)
df1 = pandas.DataFrame(x)
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print(df2)
输出为：
A B 0
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合并由for循环生成的熊猫数据
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假设我有下面的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import random
import string
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for i in data :
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DF.columns = ['col1', 'col2']
DF[&#
浏览 9提问于2022-01-16得票数 2
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user timestamp product
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user time behavior
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A 2015/3/8 3
A 2015/3/13 1
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a 123 456 786
b 121 454 787
c 111 444 777
df2
col1 col2 col3
d 13 46 86
e 11 44 87
c 11 44 77
df3
col1 col2 col3
d 1231 4567 1786
g 1214 4546 1787
h
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{'ID': '000682', 'type': 'B:G+', 'testA': '-'},
{'ID': '000683', 'type': 'B:G+', '
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jon,12,NewYork
james,14,LA df2 jon,12,NewYork
james,14,LA 我想将它们进行比较，并得到下面的差异 deltaDF jon,12,NewYork 我尝试过pd.concat([df1,df2,df2],axis=0,sort=False).drop_duplicates(keep=False)，当没有重复项时，它工作得很好，但当其中一个数据框包含重复项而其他数据框只有一个条目时，它没有区别。我还尝试了Python Pandas - Find difference between t
浏览 33提问于2020-01-17得票数 1
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