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Pandas中具有多个IF条件的For循环

在Pandas中,可以使用多个IF条件的For循环来处理数据。具体而言,可以使用Pandas的apply函数结合lambda表达式来实现这一功能。

首先,我们需要创建一个包含多个IF条件的函数,该函数将根据条件返回相应的值。然后,使用Pandas的apply函数将该函数应用于数据集的每一行或每一列。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个包含多个IF条件的函数
def multiple_if_conditions(row):
    if row['column1'] > 10 and row['column2'] < 5:
        return 'Condition 1'
    elif row['column1'] < 5 and row['column2'] > 10:
        return 'Condition 2'
    else:
        return 'Other'

# 创建一个包含数据的DataFrame
data = {'column1': [15, 3, 8, 12],
        'column2': [2, 11, 6, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply函数应用多个IF条件的函数
df['result'] = df.apply(lambda row: multiple_if_conditions(row), axis=1)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码,将得到如下输出:

代码语言:txt
复制
   column1  column2        result
0       15        2  Condition 1
1        3       11  Condition 2
2        8        6        Other
3       12        9        Other

在这个例子中,我们创建了一个包含两列数据的DataFrame,并定义了一个包含多个IF条件的函数multiple_if_conditions。然后,使用apply函数将该函数应用于DataFrame的每一行,并将结果存储在新的一列result中。

这种方法可以灵活地处理多个IF条件,并根据条件返回不同的结果。它在数据清洗、数据转换和特征工程等任务中非常有用。

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