pandas给符合特定条件的列赋值

原创 已于 2022-03-18 23:21:31 修改 · 5.8k 阅读 · 3 ·
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#python #pandas

于 2022-03-18 23:18:09 首次发布
本文介绍了如何使用pandas给数据框中符合条件的列赋值，如根据day_list筛选并计算周平均值，然后将结果扩展应用到相应行。通过实例展示了如何确保列表长度匹配过滤条件，并创建新的列名。

pandas可以给符合特定条件的列赋值，如果这个列不存在也可以创建列名并赋值。

需要注意的是：如果是赋值的内容是个列表，该列表的长度与过滤后的行数要相等。

##获得需要赋值的列表，使用array，可以是series conver to array，这样可以使用np.title，扩展array，扩展方式为[1,2,1,2]
    in_week_mean = callin.loc[:,callin.columns.isin(day_list)].mean(axis=1).array
    dsp(in_week_mean)  ##输出是48维度的列表
    print(15*48) ## 输出是720，其中day_list的长度是15
    tmp_data.loc[tmp_data['week']==w,'in_week_mean'] = np.tile(in_week_mean,len(day_list))

选取符合特定条件的行

tmp_data.loc[tmp_data['week'] ==1,:]

Pandas数据处理的艺术：条件选择与赋值
m0_62153576的博客
10-15 31
本文介绍了如何使用Pandas的where方法实现条件数据筛选和赋值。通过示例数据框，演示了当two列值大于0时保留原值，否则取one列值的操作。where方法语法简洁，只需指定条件和替代值即可完成条件赋值，适用于各种规模的数据处理。这种方法是Pandas数据清洗和分析中的高效工具，能够简化条件逻辑的实现过程。
Part 4:Pandas新增数据列【直接赋值、apply、assign、分条件赋值】
qq_46044325的博客
09-11 9995
这种情况下语句代码只能运行一次，当运行第二次的时候，原存储的数据已经被改变了。将温差加入表格当中，注意wencha是一个series，后面的减法返回的是一个series。在进行数据分析时，经常需要按照一定条件创建新的数据列，然后进行进一步分析。按条件先选择数据，然后对这部分数据赋值新列。实例:高低温差大于10度，则认为温差大。清理温度列，变成一个数字类型。
对pandas将dataframe中某列按照条件赋值的实例讲解
09-19
今天小编就为大家分享一篇对pandas将dataframe中某列按照条件赋值的实例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pandas.DataFrame 根据条件新建列并赋值的方法
09-20
下面小编就为大家分享一篇pandas.DataFrame 根据条件新建列并赋值的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pandas 给指定行赋值
cuisidong1997的博客
04-05 1450
df[[‘A’, ‘B’]] = new_df[[‘A’, ‘B’]] # 将df中的"A"和"B"列替换为new_df中对应的列。df.loc[df[‘A’] > 10, ‘B’] = 999 # 将"A"列大于10的行对应的"B"列的值赋值为999。df[[‘A’, ‘B’, ‘C’]] = s # 将df中的"A", “B”, "C"列替换为s中的值。df[‘A’] = [10, 20, 30] # 将"A"列的所有值替换为[10, 20, 30]
Pandas为某列赋值操作
成功唯有积累，没有奇迹。
08-19 2万+
Pandas新添加一列A，为A列赋值，值为B列的value:   1.若两列的行数相同，则可以直接进行赋值：  test_X['multiple'] = test['multiple']   2.若两列的行数不同，则可以采用左连接的方式进行赋值: 后期整理。。...
Python pandas数据清洗，按条件赋值空字段
weixin_44714917的博客
04-18 1688
Python pandas按条件赋值空字段 一、找到空值，并查看空值规律 旅游数据中节省字段部分为空，考虑使用目的地的均值赋值给对应的空值；有北京到西安的旅程的节省为空，过程中需要： 1、找到节省字段为空的行列： import numpy as np import pandas as pd data[data['节省'].isnull()] 2、提取其中的目的地： data.loc[data['节省'].isnull(),['目的地']] 3、各个目的地及出发地的均值： round(data.group
【Pandas】根据条件对指定列和行做数据提取
qq_35546148的博客
08-23 1168
先根据条件筛选出对应的行数据，再从获取到的数据中提取指定的字段。根据条件筛选了指定行数据后，提取需要的字段列，其余字段不展示（先提取行再提取列的原因在于：有的字段需要作为筛选条件，但我最终又不想让这个字段返回出来，故先以完整的列做筛选，再对提取后的行数据过滤列）因为pandas的loc和iloc只能根据表格的index索引和ABCD字段名索引过滤，所以我的方案是先获取所有字段列，过滤指定字段的时候拿到他们的下标，最后用iloc指定列索引去过滤。
Pandas 常用按照查询条件筛选数据
不忘初欣丶的博客
04-15 4590
python中按照条件筛选数据，包含单条件、多条件筛选等
pandas学习笔记：按照指定的条件筛选和修改某一列的值
qq_42902997的博客
12-02 1万+
文章目录根据条件定位/筛选某一列的值返回 series 结构的写法返回 dataframe 结构的写法基于整张表的定位操作根据条件修改某一列的值基于 series 结构的修改基于 dataframe 结构的修改Note: 这种情况是不奏效的，这是规定，因此在赋值的时候我们最好只用上面的第一种方式去写。再来一个训练实例 根据条件定位/筛选某一列的值 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(data={"数据":[1,2,3,4,5,6
python pandas 条件赋值
cuisidong1997的博客
10-16 2585
1、通过np方式的条件函数运算 df[‘x2’] = np.where(df[‘name’] == ‘’, 0, df[‘amount’]) df[‘x3’] = df[‘amount’].where(df[‘name’] != ‘’, 0) 2、通过apply+lambda方式的条件函数运算，进行条件表示的时候要标记 loc! cellparam.loc[cellparam.lc_name.isnull()==False,‘p2od’]=cellparam[cellparam.lc_name.isnul
[Pandas基础] Pandas 新增数据列
m0_74827981的博客
10-07 3005
在用pandas处理数据时，经常需要按照一定条件来创建写的数据列，然后进一步分析。 下面 四种方法常用于新增数据列： 1）直接赋值 2）df.apply方法 3) df.assign方法 4) 按照条件分组分别赋值
pandas根据条件赋值
henbile的博客
01-24 8772
pandas根据条件赋值：常用条件，多条件并行、是否相等、字符串是否包含、是否为nan等。
pandas之DataFrame格式给满足对应条件的某一列进行赋值
sinat_33909696的博客
04-22 2万+
1、在python中，我们常常遇到这种需求，就是需要给某DataFrame数据格式中满足某一条件的数据进行列表赋值，对于这种需求，如何赋值呢？下面进行测试。 2、数据构造 本次测试所构造数据如下： 3、数值修改 对于上面数据，我现在想将id为5的数据的value对应列修改成6，我们怎么改呢？ 大多同学可能都会犯以下错误：使用如下语法：data[data.id == 5].value = 10 但是运行之后会发现，该列的数值并没有被修改： 这是应为你通过id进行赛选数据之后再取value的时候，此时变量
pandas中将某一列的值赋值给新列
weixin_35752645的博客
01-08 2011
在pandas中，你可以使用如下的代码将某一列的值赋值给新列： df['新列名'] = df['原有列名'] 这样，你就在df的数据框中添加了一列，新列的名字是'新列名'，值就是df中'原有列名'列的值。 例如，如果你想将df中'col1'列的值赋值给新列'new_col'，可以使用如下代码： df['new_col'] = df['col1'] ...
Pandas条件筛选并赋值(案例)
puhuihui的博客
08-06 7047
过滤异常值（大于400或小于5000），将其变为空值 data.loc[(data[u'销量'] < 400) | (data[u'销量'] > 5000),'销量']= None 输入 日期 销量 0 2015-03-01 51.0 1 2015-02-28 2618.2 2 2015-02-27 2608.4 3 2015-02-26 2651.9 4 2015-02-25 3442.1 .. ...
[Pandas] 添加新列
Hudas的博客
06-18 1万+
本文主要讲解使用Pandas新增数据列
Python Pandas 根据一列或几列的值，对另一列赋值
热门推荐
liangbilin的博客
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假设现在有一个数据 table，内容如下图： print(table) 1. 根据某一列值得范围，对另一列进行赋值。 需求1：将人口超过 1000 的城市评级为 ‘一级’，人口不足 1000 的评级为 ’二级‘。 table.loc[(table.人口 >= 1000) ,'评级'] = '一级' table.loc[(table.人口 < 1000) ,'评级'] = '二级' 2. 根据某几列值得范围，对另一列进行赋值 需求2：将人口超过 1000、收入超过8000、科技为A或
pandas 删除特定条件的行
最新发布
04-02
<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何使用Pandas删除满足特定条件的行的问题。首先，用户的问题比较明确，但我要确保自己理解正确。用户提到的“删除满足特定条件的行”可能涉及多种情况，比如删除某些列符合特定值的行，或者根据复杂的逻辑条件筛选行。我需要回忆Pandas中常用的方法，并参考用户提供的引用内容，看看是否有相关的示例可以借鉴。 首先，用户提供的引用中，引用[1]提到了使用df.isna().any(axis=1)来筛选含有缺失值的行，这实际上是通过布尔索引来过滤数据。引用[2]则提到了使用dropna()来删除含有缺失值的行或列。而引用[3]展示了使用groupby和cumcount()的例子，这可能与条件删除无关，但需要留意是否有其他相关函数。 用户的问题是关于基于条件删除行，而不是处理缺失值，所以主要参考布尔索引的方法。通常，在Pandas中删除行的方法有两种：一种是使用布尔索引直接选择符合条件的行，另一种是使用df.drop()方法结合索引。但更常见的做法是使用布尔索引，因为它更直观和灵活。 例如，如果用户想删除某一列中满足某个条件的行，可以使用df[~df['column'].condition]。比如删除'A'列大于5的行，可以写成df = df[df['A'] <= 5]。这里的波浪线表示取反，即保留不满足条件的行。 接下来，我需要考虑用户可能的多种情况，并给出相应的示例。比如： 1. 删除某列等于特定值的行。 2. 删除多列同时满足条件的行。 3. 使用复杂逻辑条件（如多个条件的组合）删除行。 4. 结合字符串方法或函数进行条件判断。 同时，需要提醒用户注意布尔索引与drop方法的区别。使用布尔索引时，实际上是创建一个新的DataFrame，而drop方法则会返回删除后的DataFrame。不过，通常布尔索引更高效，尤其是在处理大型数据集时。 此外，用户可能需要了解如何处理多个条件的情况，比如使用逻辑运算符&和|，并注意括号的使用，因为运算符优先级的问题可能会导致错误。例如，df[(df['A'] > 5) & (df['B'] < 3)]。 另外，用户可能需要知道如何结合query方法进行条件删除，比如df.query('A <= 5 and B != 10')，这可能更简洁易读。 还需要考虑inplace参数的使用，虽然现在Pandas不推荐使用inplace=True，但仍有必要提及，并建议显式赋值以提高代码可读性。 最后，需要检查是否有其他相关函数或方法，例如使用loc或iloc结合条件进行筛选，但通常布尔索引已经足够。 总结回答的结构，应该先介绍基本方法，然后给出多个示例，涵盖不同情况，并引用用户提供的参考资料中的相关方法（如布尔索引），同时确保语法正确，使用中文，并生成相关问题。</think>在Pandas中删除满足特定条件的行，可以通过布尔索引或`df.drop()`方法实现。以下是具体方法和示例： --- ### 一、基础方法：布尔索引 通过**反向筛选**保留不需要删除的行，形成新DataFrame。 ```python import pandas as pd # 示例数据 df = pd.DataFrame({'A': [3, 7, 2], 'B': [5, 1, 8], 'C': ['yes', 'no', 'yes']}) # 删除A列大于5的行 df_filtered = df[df['A'] <= 5] ``` --- ### 二、多条件删除 使用逻辑运算符`&`(与)、`|`(或)、`~`(非)组合条件： ```python # 删除A列>5 或 B列<2的行 df_filtered = df[~( (df['A'] > 5) | (df['B'] < 2) )] # 删除C列为'yes'且B列>=5的行 df_filtered = df[~((df['C'] == 'yes') & (df['B'] >=5))] ``` --- ### 三、使用`df.drop()`方法 直接定位要删除的行索引： ```python # 删除A列等于7的行 index_to_drop = df[df['A'] == 7].index df_filtered = df.drop(index_to_drop) ``` --- ### 四、字符串条件删除 结合`.str.contains()`处理文本列： ```python # 删除C列包含'yes'的行 df_filtered = df[~df['C'].str.contains('yes', na=False)] ``` --- ### 五、性能优化技巧 对大型数据集建议优先使用**向量化操作**，避免逐行循环： ```python # 高效写法：直接使用列运算 df_filtered = df[df['A'] * df['B'] < 20] ``` --- ### 引用说明 - 类似筛选缺失值的逻辑，布尔索引是通用解决方案[^1] - `drop()`方法与`dropna()`删除缺失值的操作语法相似[^2] ---
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