是通过使用apply函数结合lambda表达式来实现。下面是一个完善且全面的答案:
在Pandas中,groupby函数用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。然后,我们可以使用apply函数结合lambda表达式来对每个分组进行操作。
对于多个case when语句,我们可以使用np.select函数来实现条件选择。np.select函数接受三个参数:条件列表、选择列表和默认值。条件列表是一个包含多个条件的列表,选择列表是与条件列表对应的选择结果列表,而默认值是在没有条件满足时的默认返回值。
下面是一个示例代码,演示了如何在Pandas中使用groupby执行多个case when语句:
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
'Subject': ['Math', 'English', 'Math', 'English', 'Math'],
'Score': [80, 70, 90, 85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义条件列表和选择列表
conditions = [
(df['Subject'] == 'Math') & (df['Score'] >= 90),
(df['Subject'] == 'Math') & (df['Score'] < 90),
(df['Subject'] == 'English') & (df['Score'] >= 80),
(df['Subject'] == 'English') & (df['Score'] < 80)
]
choices = ['优秀', '良好', '及格', '不及格']
# 使用np.select函数进行条件选择
df['Grade'] = np.select(conditions, choices, default='未知')
# 打印结果
print(df)
输出结果如下:
Name Subject Score Grade
0 Tom Math 80 良好
1 Nick English 70 不及格
2 John Math 90 优秀
3 Tom English 85 及格
4 John Math 95 优秀
在这个示例中,我们根据不同的条件给分数打上了不同的等级,然后将结果保存在了新的一列"Grade"中。
对于Pandas中的groupby操作,我们可以根据需要选择不同的聚合函数,如sum、mean、count等。此外,Pandas还提供了许多其他功能,如数据清洗、数据转换、数据可视化等,可以根据具体需求进行使用。
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