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使用df.apply和if语句基于一天中的小时更改pandas序列中的值

在使用df.apply和if语句基于一天中的小时更改pandas序列中的值时，可以按照以下步骤进行操作：

首先，导入必要的库和模块：

import pandas as pd

创建一个包含小时数据的pandas序列：

hours = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 0])

创建一个函数，用于根据小时值更改序列中的值：

def change_value(hour):
    if hour < 12:
        return '上午'
    else:
        return '下午'

使用df.apply方法将函数应用于序列中的每个元素，并创建一个新的序列：

new_hours = hours.apply(change_value)

打印新的序列：

print(new_hours)

输出结果将会是：

0     上午
1     上午
2     上午
3     上午
4     上午
5     上午
6     上午
7     上午
8     上午
9     上午
10    上午
11    上午
12    下午
13    下午
14    下午
15    下午
16    下午
17    下午
18    下午
19    下午
20    下午
21    下午
22    下午
23    下午
24    上午
dtype: object

这样，根据一天中的小时，使用df.apply和if语句就可以更改pandas序列中的值。

对于这个问题，腾讯云没有特定的产品或链接与之相关。

相关搜索:基于一天中的小时更改背景图像基于pandas中的列值的颜色时间序列基于一天中的小时的身体背景JS 基于Pandas中的计数器值选择序列数据如何使用Pandas中的列和行中的数据创建基于if else的计算序列基于条件语句的pandas中的移位列基于一天中的时间更改时区 python pandas中df.apply和列操作的性能比较如何替换pandas序列中的值？pandas数据帧中基于序列的列重排 Pandas:更改列中的值更改dataframe Pandas中的值 Pandas -基于列中以前的值设置值基于匹配更改列中的值使用pandas中的函数更改不同列的值从pandas中的序列中选择值 Pandas :合并datetime索引中的日期和小时 pandas数据帧中基于相应列值的重复列和基于合计值的行基于字典替换列中的值(Pandas)基于pandas中的缺失值创建列

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