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使用np.select选择两个pandas列

是指在pandas中使用np.select函数根据条件从两个列中选择值。np.select函数可以根据条件从多个选择列表中选择对应的值，并返回一个新的列。

np.select函数的语法如下： np.select(conditions, choices, default)

其中，conditions是一个包含多个条件的列表，choices是一个包含多个选择列表的列表，default是一个默认值。np.select函数会根据条件逐个判断，如果条件为True，则选择对应的选择列表中的值，如果条件都为False，则选择默认值。

使用np.select选择两个pandas列的步骤如下：

导入numpy和pandas库：import numpy as np, import pandas as pd
创建一个pandas DataFrame：df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
定义条件列表：conditions = [df['col1'] > df['col2'], df['col1'] < df['col2']]
定义选择列表：choices = ['col1大于col2', 'col1小于col2']
使用np.select函数选择两个列：df['选择结果'] = np.select(conditions, choices, default='col1等于col2')

这样，就可以在DataFrame中添加一个新的列，该列根据条件选择两个列的值。

使用np.select选择两个pandas列的应用场景：

数据清洗：根据不同的条件对数据进行分类或标记。
数据转换：根据条件将数据转换为不同的值或类型。
数据分析：根据条件对数据进行分组或聚合。

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相关搜索:包含两个以上pandas列的np.select 从列表np.select分配条件并创建新列(pandas)Pandas列选择的Pandas优化 Pandas:使用Regex从列中选择行 Pandas -使用列操作进行行选择& .loc[]Python Pandas dataFrame -列选择使用np.select根据来自多个其他列的数据生成条件列 Pandas:根据两个不同的列条件选择值价格 Pandas不基于条件选择列 Pandas数据框合并选择列 pandas -用户为图形选择列 Python Pandas -使用.loc对多个列使用AND和OR进行选择在DataFrame Pandas中选择多列。切片+选择 Pandas -通过选择多列对组中多列的两个数组求和使用iloc选择Pandas数据框中的特定列如何使用pandas选择csv文件中的某些列连接两个对象列pandas 从pandas df中选择特定列 Pandas根据标题选择列和数据 Pandas从多级列中选择值

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