如何使用NumPy'where”与多个条件进行条件运算?
在多个条件下使用 NumPy“where”
在处理数据操作任务时,通常需要应用不同的条件来选择或修改具体值。 NumPy 的“where”函数是条件操作的强大工具,但默认情况下,它只处理两个条件。
考虑这样的情况,您想要将新列“energy_class”添加到名为的 pandas DataFrame “df_能量。”应根据以下条件分配能量等级:
- “conspiration_energy”值大于 400:“高”
- “conspiration_energy”值在 200 到 400 之间:“中”
- “conspiration_energy”值小于或等于200:“low”
由于NumPy的“where”函数不支持多种条件,解决方案在于使用其更强大的兄弟,“选择。”以下是解决此问题的方法:
import numpy as np # Assuming df_energy has a column called "consumption_energy" col = 'consumption_energy' conditions = [ df_energy[col] >= 400, (df_energy[col] < 400) & (df_energy[col] > 200), df_energy[col] <= 200 ] choices = [ "high", 'medium', 'low' ] # Create the "energy_class" column using np.select df_energy["energy_class"] = np.select(conditions, choices, default=np.nan)
“select”的这种扩展用法允许您定义多个条件并将相应的选择映射到输出。默认情况下,如果不满足任何条件,它会分配“np.nan”。
因此,您的 DataFrame 现在将根据您指定的条件使用适当的标签填充“energy_class”列,提供能源消耗水平的明确分类。
以上是如何使用NumPy'where”与多个条件进行条件运算?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。
