背景描述:
使用Python中的pandas, 对数据框中两列进行判断, 得到新的列, pandas有么有简单的实现方法?
原数据和sql实现如下:
原数据:
目标结果:
sql实现逻辑:
python对数据框中两列进行判断, 得到新的列的
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python收藏家 2021-10-26 11:46关注def merge(a, b): return a if a else b df['合并大区'] = df.apply(lambda row:merge(row['a'], row['b']), axis=1)本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2021-10-26 11:34回答 2 已采纳 def merge(a, b): return a if a else b df['合并大区'] = df.apply(lambda row:merge(row['a'], row['b']
- 2021-09-13 21:32回答 2 已采纳 方法1：因为格式统一，可以使用pandas 的操作，相对简单，如下： import pandas as pd df = pd.read_table('test.txt',delimiter = '
- 2022-08-06 13:44回答 2 已采纳 如果有编码问题改一下编码方案 with open('a.txt',encoding='utf-8') as f: p = f.readlines() res = {} for i in p:
- 2024-04-26 13:10一键难忘的博客 在日常工作中，经常会遇到需要对Excel表格中的数据进行各种各样的计算和分析的情况。而Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富...本文将介绍如何使用Python对Excel表格中的两列数据进行运算，并提供相应的代码示例。
- 2022-04-14 12:53回答 1 已采纳 望采纳 import csv import matplotlib.pyplot as plt posx = [] posy = [] with open('test.csv')as f: f
- 2022-02-01 14:44回答 1 已采纳 python模块datetime.date 或者datetime.datetime，输入变量，然后两个相减就好了
- 2022-10-22 16:49回答 1 已采纳 x = []def gett(x): if "ff" in x: x = "有" elif "ff" not in x: x = "没有" return
- 2021-03-17 18:31皮卡皮卡咯咯咯的博客 over 2 2 the lazy dog 2-the-lazy-dog 当你的数据被插入数据框时，这个命令应该可以解决你的问题： df['period'] = df[['Year', 'quarter']].apply(lambda x: ' '.join(x.astype(str)), axis=1) def madd(x): ""...
- 2021-03-17 18:02回答 1 已采纳 import pandas as pd data = pd.read_excel('c:/users/用户/desktop/数据.xlsx') temp = [[name[0],name[1],
- 2022-04-13 09:11回答 1 已采纳 可以先将数据存为DataFrame，再保存为csv【基础汇总】——python数据分析必备三大工具_貮叁的博客-CSDN博客
- 2021-12-30 17:22回答 1 已采纳 大概如此吧 ， import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib mat
- 2020-12-05 17:52weixin_39524439的博客 我认为您误解了一些python语法，下面有两个任务：In [11]: a = b = 1In [12]: aOut[12]: 1In [13]: bOut[13]: 1所以在你的代码中好像你在做：sum = df['budget'] + df['actual'] # a Series# anddf['variance'] = df...
- 2021-05-19 13:00回答 6 已采纳 方法1 用try捕获异常 try: n = int(input()) print(n) except ValueError: print("输入错误") 方法2 用n.isd
- 2020-12-18 04:36weixin_39617113的博客 根据Per @ Boud的评论,你可以通过分组数组中的小调整得到你想要的结果：df.groupby((np.arange(len(df.columns)) // 2) + 1, axis=1).sum().add_prefix('s') 根据这种情况进行分组：np.arange(len(df.columns)) // 2...
- 2020-12-05 17:52weixin_39854867的博客 我有两个文件，两者之间有微小差异。我想输出不同的值，以便可以看到更改的内容。...这是示例数据(示例中唯一的区别是第一行的状态)：数据1ID PROGRAM_CODE Status123 888 Active123 777 Active345 777 Inactive345 ...
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