跨Pandas中的多个列的If语句

在Pandas中，可以使用条件语句来根据多个列的值进行操作和筛选数据。条件语句可以通过使用布尔运算符（如AND、OR）将多个条件组合在一起。

要在Pandas中实现跨多个列的If语句，可以使用numpy.where()函数或Pandas的.loc[]方法。

1. numpy.where()函数：该函数的语法是numpy.where(condition, x, y)，其中condition是一个布尔数组或布尔表达式，x和y是两个数组或标量。根据condition的值，返回x中对应位置的元素（如果condition为True），或返回y中对应位置的元素（如果condition为False）。

下面是一个使用numpy.where()函数的例子，假设有一个名为df的Pandas DataFrame，其中包含A、B和C三列：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})

df['D'] = np.where((df['A'] > 2) & (df['B'] < 6), df['C'], df['A'])

在上面的例子中，通过使用条件(df['A'] > 2) & (df['B'] < 6)，如果满足条件，则将df['C']的值赋给新列D，否则将df['A']的值赋给D。

1. .loc[]方法：该方法允许通过布尔条件选择行和列。通过将多个条件组合在一起，可以实现跨多个列的If语句。

下面是一个使用.loc[]方法的例子，假设有一个名为df的Pandas DataFrame，其中包含A、B和C三列：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})

df.loc[(df['A'] > 2) & (df['B'] < 6), 'D'] = df['C']
df.loc[(~((df['A'] > 2) & (df['B'] < 6))), 'D'] = df['A']

在上面的例子中，通过使用条件(df['A'] > 2) & (df['B'] < 6)选择满足条件的行，并在列D中赋值为df['C']的值。使用波浪线~可以对条件取反，所以第二行代码选择不满足条件的行，并在列D中赋值为df['A']的值。

这是Pandas中跨多个列的If语句的实现方式。希望这对你有所帮助！

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