pandas if else|极客笔记

pandas if else

在数据分析和处理过程中，经常会遇到需要根据某个条件来判断并进行不同处理的情况。在pandas中，可以使用if else语句来实现这一功能。本文将详细介绍在pandas中如何使用if else语句进行条件判断和处理。

示例数据

为了方便演示，我们先创建一个示例数据。假设我们有一个包含学生姓名、年龄和成绩的数据集，如下所示：

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
    'Age': [20, 21, 22, 23, 24],
    'Grade': [85, 90, 75, 80, 95]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，我们可以得到如下的数据集：

      Name  Age  Grade
0    Alice   20     85
1      Bob   21     90
2  Charlie   22     75
3    David   23     80
4      Eve   24     95

使用if else进行条件判断

单条件判断

首先，我们来演示如何在pandas中使用if else进行单条件判断。假设我们要根据学生的成绩来添加一个新的列，表示该学生的等级（优秀、良好、及格），可以使用以下代码实现：

df['Rank'] = ''
df['Rank'] = df['Grade'].apply(lambda x: '优秀' if x >= 90 else ('良好' if x >= 80 else '及格'))
print(df)

以上代码中，我们首先新增一个空的列”Rank”，然后使用apply函数对”Grade”列进行遍历，并根据不同的条件来判断学生的等级。运行以上代码，我们可以得到包含学生等级的数据集：

      Name  Age  Grade Rank
0    Alice   20     85   良好
1      Bob   21     90   优秀
2  Charlie   22     75   及格
3    David   23     80   及格
4      Eve   24     95   优秀

多条件判断

除了单条件判断外，我们还可以使用多条件来进行判断。比如，现在我们要根据学生的年龄和成绩来判断是否为优秀学生，可以使用以下代码实现：

df['Excellent'] = ''
df['Excellent'] = df.apply(lambda x: '是' if x['Age'] < 23 and x['Grade'] >= 90 else '否', axis=1)
print(df)

以上代码中，我们使用apply函数并指定axis=1来对整行数据进行操作，根据学生的年龄和成绩来判断是否为优秀学生。运行以上代码，我们可以得到包含是否为优秀学生的数据集：

      Name  Age  Grade Rank Excellent
0    Alice   20     85   良好        否
1      Bob   21     90   优秀        是
2  Charlie   22     75   及格        否
3    David   23     80   及格        否
4      Eve   24     95   优秀        否