Python可以根据条件从现有数据集创建新数据集的方法有多种。以下是一些常用的方法:
import pandas as pd
# 假设有一个DataFrame对象data,包含'temperature'和'humidity'两列
new_data = data[data['temperature'] > 30] # 选择温度大于30的行
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numpy.where()
)根据条件创建新的列,并在满足条件时选择原始数据集的值,否则选择其他值。示例代码如下:import numpy as np
import pandas as pd
# 假设有一个DataFrame对象data,包含'temperature'和'humidity'两列
data['new_column'] = np.where(data['temperature'] > 30, 'high', 'low') # 根据温度大于30的条件创建新的列
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import pandas as pd
# 假设有一个DataFrame对象data,包含'temperature'和'humidity'两列
def create_new_data(row):
if row['temperature'] > 30:
return row['humidity'] * 2
else:
return row['humidity'] * 3
data['new_column'] = data.apply(create_new_data, axis=1) # 应用自定义函数创建新的列
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这些方法可以根据不同的条件从现有数据集创建新数据集,并且可以根据具体需求进行调整和扩展。
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