开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

根据另一个dataframe - Python中列的if语句填充另一个dataframe中的列

的问题，可以使用Pandas库来实现。

首先，我们需要导入Pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建两个dataframe对象，一个是要填充的目标dataframe，另一个是用于条件判断的dataframe。假设目标dataframe为df1，条件判断的dataframe为df2。

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': [None, None, None, None, None]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

接下来，我们可以使用if语句和Pandas的条件判断函数来填充目标dataframe中的列。假设我们要根据条件判断，当df2中的列A大于等于3时，将df2中的列B的值填充到df1中的列B。

df1['B'] = df1.apply(lambda row: df2.loc[df2['A'] >= 3, 'B'].values[0] if row['A'] >= 3 else row['B'], axis=1)

在上述代码中，我们使用了apply函数来对df1中的每一行进行操作。lambda函数中的条件判断语句判断了df1中的列A是否大于等于3，如果满足条件，则将df2中满足条件的对应行的列B的值填充到df1中的列B，否则保持原来的值不变。

最后，我们可以打印输出填充后的df1来验证结果：

print(df1)

完整的代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': [None, None, None, None, None]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

df1['B'] = df1.apply(lambda row: df2.loc[df2['A'] >= 3, 'B'].values[0] if row['A'] >= 3 else row['B'], axis=1)

print(df1)

这样就可以根据另一个dataframe中的列的if语句填充另一个dataframe中的列了。

关于Pandas库的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍链接：Pandas库介绍

相关搜索:根据python中另一个dataframe的列值拆分dataframe 使用另一个dataframe列值中的值填充dataframe列如何根据dataframe中的条件填充列？填充python dataframe中缺少的日期列根据不同列python dataframe中的空值过滤dataframe列中的值根据另一个DataFrame过滤两列，然后填充另一个DataFrame中的剩余值通过另一个dataframe python中的列更改dataframe列名根据dataframe中的其他列更改pandas dataframe列值基于另一个DataFrame中的行和列的DataFrame中的新列如何根据Pandas中的另一个DataFrame更改DataFrame中某些列的值在另一个dataFrame列中插入dataFrame 根据来自另一个DataFrame的匹配in操作pandas DataFrame列中的值 Pandas Dataframe中的动态列数据(由Dataframe填充)根据另一列的多行填充DataFrame列根据python中特定的dataframe列获取组合用另一个dataframe中的列值替换pandas dataframe中的列中的值在dataframe中填充多列基于另一个dataframe值填充Pandas/Python列 Python :用列的唯一现值填充Dataframe中的列基于不带for循环的另一个dataframe列更新dataframe列

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python+Pandas逐行处理DataFrame中的某列数据（无循环）

问题描述：创建一个包含10行6列随机数的DataFrame，行标签从大写字母A开始，列标签从小写字母u开始。...然后从上向下遍历，如果某行u列的值比上一行u列的值大，就把该行x列的值改为上一行x列的值加1，否则保持原来的值不变。参考代码：运行结果：

4123 0

python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

用pandas中的DataFrame时选取行或列： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...(1) #返回DataFrame中的第一行最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名的列，且该列也用不到，一般是索引列被换掉后导致的，有强迫症的看着难受，这时候dataframe.drop...不过这个用起来总是觉得有点low，有没有更好的方法呢，有，可以不去删除，直接： data7 = data6.ix[:,1:]1 这样既不改变原有数据，也达到了删除神烦列，当然我这里时第0列删除，可以根据实际选择所在的列删除之...github地址到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

13.4K3 0

Python 数据处理合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

pandas.core.frame.DataFrame；生成一个随机数数组；将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...values 属性返回 DataFrame 指定列的 NumPy 表示形式。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下：总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

1380 0

Python中的DataFrame模块学

本文是基于Windows系统环境，学习和测试DataFrame模块：　　Windows 10 　　PyCharm 2018.3.5 for Windows (exe) 　　python 3.6.8...初始化DataFrame 　　创建一个空的DataFrame变量　　import pandas as pd 　　import numpy as np 　　data = pd.DataFrame() 　　...n = np.array(df) 　　print(n) 　　DataFrame增加一列数据　　import pandas as pd 　　import numpy as np 　　data = pd.DataFrame...基本操作　　去除某一列两端的指定字符　　import pandas as pd 　　dict_a = {'name': ['.xu', 'wang'], 'gender': ['male', 'female...　　# how: 'any'表示行或列只要含有NaN就去除，'all'表示行或列全都含有NaN才去除　　# thresh: 整数n，表示每行或列中至少有n个元素补位NaN，否则去除　　# subset

2.4K1 0

（六）Python：Pandas中的DataFrame

的Series集合创建 DataFrame与Series相比，除了可以每一个键对应许多值之外，还增加了列索引（columns）这一内容，具体内容如下所示：自动生成行索引 ...aaaa 4000 2 bbbb 5000 3 cccc 6000 使用索引与值我们可以通过一些基本方法来查看DataFrame的行索引、列索引和值... 添加列可直接赋值，例如给 aDF 中添加 tax 列的方法如下： import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming...，但这种方式是直接对原始数据操作，不是很安全，pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据，drop()方法返回一个新的对象，不会直接修改原始数据。...对象的修改和删除还有很多方法，在此不一一列举，有兴趣的同学可以自己去找一下统计功能 DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息 DataFrame有非常强大的统计功能，它有大量的函数可以使用

3.8K2 0

pandas中关于DataFrame行，列显示不完全（省略）的解决办法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。有时候DataFrame中的行列数量太多，print打印出来会显示不完全。就像下图这样：列显示不全：行显示不全：添加如下代码，即可解决。...#显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置value...的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 根据自己的需要更改相应的设置即可。...ps：set_option()的所有属性： Available options: - display....In case python/IPython is running in a terminal and `large_repr` equals 'truncate' this can be set

9K2 0

【说站】python中DataFrame的运算总结

python中DataFrame的运算总结 1、算术运算 data["open"].add(3).head() # open统一加3 data["open"] + 3 data.sub(100)....data.describe() data.max(axis=0) data.idxmax(axis=0) #值位置以上就是python中DataFrame的运算总结，希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路：python基础教程

1.1K2 0

python下的Pandas中DataFrame基本操作（二），DataFrame、dict、array构造简析

DataFrame简介：　　DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...跟其他类似的数据结构相比（如R的data.frame），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...导入基本python库： import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造：　　1：直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典； dict...：将列表或数组赋值给某个列时，其长度必须跟DataFrame的长度相匹配！！

5.9K3 0

根据数据源字段动态设置报表中的列数量以及列宽度

在报表系统中，我们通常会有这样的需求，就是由用户来决定报表中需要显示的数据，比如数据源中共有八列数据，用户可以自己选择在报表中显示哪些列，并且能够自动调整列的宽度，已铺满整个页面。...本文就讲解一下ActiveReports中该功能的实现方法。第一步：设计包含所有列的报表模板，将数据源中的所有列先放置到报表设计界面，并设置你需要的列宽，最终界面如下： ?...第二步：在报表的后台代码中添加一个Columns的属性，用于接收用户选择的列，同时，在报表的ReportStart事件中添加以下代码： /// /// 用户选择的列名称...].Width; // 设置控件坐标 if (tmp == null) { // 设置需要显示的第一列坐标...源码下载：动态设置报表中的列数量以及列宽度

4.9K10 0

业界使用最多的Python中Dataframe的重塑变形

pivot pivot函数用于从给定的表中创建出新的派生表 pivot有三个参数: 索引列值 def pivot_simple(index, columns, values): """...===== color black blue red item Item1 None 2 1 Item2 4 None 3 将上述数据中的...因此，必须确保我们指定的列和行没有重复的数据，才可以用pivot函数 pivot_table方法实现了类似pivot方法的功能它可以在指定的列和行有重复的情况下使用我们可以使用均值、中值或其他的聚合函数来计算重复条目中的单个值...假设我们有一个在行列上有多个索引的DataFrame。...堆叠DataFrame意味着移动最里面的列索引成为最里面的行索引，反向操作称之为取消堆叠，意味着将最里面的行索引移动为最里面的列索引。

2K1 0

python下的Pandas中DataFrame基本操作（二），DataFrame、dict、array构造简析

DataFrame简介：　　DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...跟其他类似的数据结构相比（如R的data.frame），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...：将列表或数组赋值给某个列时，其长度必须跟DataFrame的长度相匹配！！...参考资料：《利用Python进行数据分析》在一个空的dataframe中插入数据 def test(): LIST=[1,2,3,4] empty = pd.DataFrame(columns

4.4K3 0

pycharm查找与替换_python替换dataframe中的值

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...R 全局替换 Ctrl + F 当前文件查找 Ctrl + R 当前文件替换 MAC command + F 全局查找 command + R 全局替换快捷键无响应，可能是和其他运行中的软件热键冲突

5.9K2 0

python下的Pandas中DataFrame基本操作，基本函数整理

参考链接： Pandas DataFrame中的转换函数 pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍...，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角。..., exclude])根据数据类型选取子数据框DataFrame.valuesNumpy的展示方式DataFrame.axes返回横纵坐标的标签名DataFrame.ndim返回数据框的纬度DataFrame.size..., min_periods])返回本数据框成对列的相关性系数DataFrame.corrwith(other[, axis, drop])返回不同数据框的相关性DataFrame.count([axis...[, axis, level, …])返回删除的列DataFrame.drop_duplicates([subset, keep, …])Return DataFrame with duplicate

2.5K0 0

python下的Pandas中DataFrame基本操作（一），基本函数整理

pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角...DataFrame.select_dtypes([include, exclude]) 根据数据类型选取子数据框 DataFrame.values Numpy的展示方式 DataFrame.axes 返回横纵坐标的标签名...DataFrame.isin(values) 是否包含数据框中的元素 DataFrame.where(cond[, other, inplace, …]) 条件筛选 DataFrame.mask(cond...DataFrame.corr([method, min_periods]) 返回本数据框成对列的相关性系数 DataFrame.corrwith(other[, axis, drop]) 返回不同数据框的相关性...DataFrame.drop(labels[, axis, level, …]) 返回删除的列 DataFrame.drop_duplicates([subset, keep, …]) Return DataFrame

11.1K8 0

Excel应用实践16：搜索工作表指定列范围中的数据并将其复制到另一个工作表中

学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这里的应用场景如下： “在工作表Sheet1中存储着数据，现在想要在该工作表的第O列至第T列中搜索指定的数据，如果发现，则将该数据所在行复制到工作表...Sheet2中。...用户在一个对话框中输入要搜索的数据值，然后自动将满足前面条件的所有行复制到工作表Sheet2中。” 首先，使用用户窗体设计输入对话框，如下图1所示。 ?...Application.ScreenUpdating = False '赋值为工作表Sheet1 Set wks = Worksheets("Sheet1") With wks '工作表中的最后一个数据行...("O2:T"& lngRow) '查找的数据文本值 '由用户在文本框中输入 FindWhat = "*" &Me.txtSearch.Text & "*

6K2 0

shell 文件修改-第一个文件 1.txt 中的第3列修改为另一个文件 2.txt，或者第n列

#第一个文件 Order.txt 中的第3列修改为另一个文件 ip2.txt，或者第n列 #!...cat ip2.txt | awk -F"--" '{print $1}' | sed "s/ //g"` ) echo " 原来数据总量：${#Oy[*]} 更新数据总量：${#up[*]} 被修改的文件

1.9K0 0

对比Excel，Python pandas删除数据框架中的列

标签：Python与Excel，pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架创建用于演示删除列的数据框架，仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。图1 .drop()方法与删除行类似，我们也可以使用.drop()删除列。...唯一的区别是，在该方法中，我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法的一些说明：要删除单列：传入列名（字符串）。删除多列：传入要删除的列的名称列表。...图2 del方法 del是Python中的一个关键字，可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。注意，当使用del时，对象被删除，因此这意味着原始数据框架也会更新以反映删除情况。

7.2K2 0

Python 数据处理：Pandas库的使用

字典键或Series索引的并集将会成为DataFrame的列标由列表或元组组成的列表类似于“二维ndarray" 另一个DataFrame 该DataFrame的索引将会被沿用，除非显式指定了其他索引...Index会被完全使用，就像没有任何复制一样 method 插值（填充）方式 fill_value 在重新索引的过程中，需要引入缺失值时使用的替代值 limit 前向或后向填充时的最大填充量 tolerance...) ---- 2.7 在算术方法中填充值在对不同索引的对象进行算术运算时，你可能希望当一个对象中某个轴标签在另一个对象中找不到时填充一个特殊值（比如0）： import pandas as pd...因此这两个语句是等价的： print(1 / df1) print(df1.rdiv(1)) 与此类似，在对Series或DataFrame重新索引时，也可以指定一个填充值： print(df1...时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。

22.7K1 0

Pandas知识点-合并操作combine

combine_first()方法根据DataFrame的行索引和列索引，对比两个DataFrame中相同位置的数据，优先取非空的数据进行合并。...func可以是匿名函数、Python库中定义好的函数、或自定义的函数，要满足两个入参一个返回值，且入参和返回值是数组或Series。...fill_value: 先用fill_value填充DataFrame中的空值，再按传入的函数进行合并操作。 fill_value会填充DataFrame中所有列的空值，而且是在合并之前先填充。...overwrite: 如果调用combine()方法的DataFrame中存在的列，在传入combine()方法的DataFrame中不存在，则先在传入的DataFrame中添加一列空值。...例如其中一个DataFrame中的数据比另一个DataFrame中的数据多，但第一个DataFrame中的部分数据质量(准确性、缺失值数量等)不如第二个DataFrame中的高，就可以使用combine

2K1 0

python读取txt中的一列称为_python读取txt文件并取其某一列数据的示例

python读取txt文件并取其某一列数据的示例菜鸟笔记首先读取的txt文件如下： AAAAF110 0003E818 0003E1FC 0003E770 0003FFFC 90 AAAAF110...读取txt文件并取其某一列数据的示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。...()改变类型 data.iloc[:,1]=pd.to_datetime(data.iloc[:,1]) 注意:=号,这样在原始的数据框中,改变了列的类型第三:查看列类型 print(data.dtypes...解析: 函数open()接受一个参数:即要打开的文件的名称.python在当前执行的文件所在的目录中查找指定文件....关键字with在不再需要访问文件后将其关闭要让python打开不与程序文件位于同一目录中的文件,需要提供文件的路径,它让python到系统指定的位置去查找.

5.1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭