pandas25 if else语句（多数据df选择）（ tcy）

if-then  2018/12/31 ============================================================
1.if-then / if-then-else用在一个数据帧上：# 实例1：if-then-else
df = pd.DataFrame({'A': [10,11,12],'B': [20,21,22],'C': [30, 31, -32]})df.loc[df.A >= 11, 'B'] = -1        #if-then在一列上
df.loc[df.A >= 5, ['B', 'C']] = 88  #if-then分配给2列
df.loc[df.A < 12, ['B', 'C']] = 99  # 添加不同逻辑另一行，以执行-else#df              result1          result2          result3A   B   C        A   B   C       A    B   C       A    B   C
0  10  20  30    0  10  20  30    0  10  88  88    0  10  99  99
1  11  21  31    1  11  -1  31    1  11  88  88    1  11  99  99
2  12  22 -32    2  12  -1 -32    2  12  88  88    2  12  88  88# 实例2：where 矢量化if elsedf_bool = pd.DataFrame({'A': [True] * 3, 'B': [False] * 3, 'C': [True, False,True] })df.where(df_bool, -66)#根据bool值选择
df['logic'] = np.where(df['A'] > 11, 'high', 'low')#df              result4          result5A   B   C       A    B   C       A   B   C    logic
0  10  99  99    0  10 -66  99    0  10  99  99   low
1  11  99  99    1  11 -66 -66    1  11  99  99   low
2  12  88  88    2  12 -66  88    2  12  88  88   high# 实例3：
s1=pd.Series([11,np.nan,13,14,np.nan])
s2=pd.Series([np.nan,22,23,24,25])
np.where(pd.isnull(s1),s2,s1)#array([11., 22., 13., 14., 25.])df1=pd.DataFrame({'a':[11,np.nan,13,14,np.nan],'b':[np.nan,22,23,24,25]})
df2=pd.DataFrame({'a':[np.nan,42,43,np.nan,45],'b':[31,np.nan,33,34,35]})
pd.DataFrame(np.where(pd.isnull(df1),df2,df1),columns=list('ab'))# df1                     df2              result                          a        b            a     b                 a     b
0  11.0   NaN        0   NaN   31.0        0  11.0  31.0
1  NaN   22.0        1   42.0  NaN         1  42.0  22.0
2  13.0  23.0        2   43.0  33.0        2  13.0  23.0
3  14.0  24.0        3   NaN   34.0        3  14.0  24.0
4  NaN   25.0        4   45.0  35.0        4  45.0  25.0============================================================
2.if-then / if-then-else用在2个数据帧上：实例1：# 若df1>=df2选择df1中数据，否则选择df2中的数据df1 = pd.DataFrame({'A': [10, 11], 'B': [12, 13]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [21, -22], 'B': [23, -24]})result1=df1[df1>=df2].append(df2[df1<df2]).dropna()
result2=df1[df1.A>df2.B]
result3=df1[df1.A!=11]# df1        df2          result1   result2    result3A    B       A    B      A   B     A   B       A  B
0  10  12    0  21  23    0 21 23   1 11 13    0 10 12
1  11  13    1 -22 -24    1 11 13
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