Question

我在Excel表格中有数据。我想检查一个范围的一个列值，如果该值位于该范围内（5000-15000），那么我想在另一列中插入值（正确或标记）。

我有三列：城市，租金，地位。

我尝试过追加和插入方法但是没有用。我该怎么做？

这是我的代码：

表示索引，df.iterrows（）中的行：

if row['city']=='mumbai':

    if 5000<= row['rent']<=15000:

        pd.DataFrame.append({'Status': 'Correct'})

显示此错误：

TypeError：append（）缺少1个必需的位置参数：＆＃39;其他＆＃39;

我应该遵循在列中逐行插入数据的步骤？

Answer 1

我认为您可以将numpy.where与between创建的布尔掩码一起使用并与city进行比较：

mask = (df['city']=='mumbai') & df['rent'].between(5000,15000)
df['status'] = np.where(mask, 'Correct', 'Uncorrect')

样品：

df = pd.DataFrame({'city':['mumbai','mumbai','mumbai', 'a'],
                   'rent':[1000,6000,10000,10000]})
mask = (df['city']=='mumbai') & df['rent'].between(5000,15000)
df['status'] = np.where(mask, 'Correct', 'Flag')
print (df)
     city   rent   status
0  mumbai   1000     Flag
1  mumbai   6000  Correct
2  mumbai  10000  Correct
3       a  10000     Flag

loc的另一个解决方案：

mask = (df['city']=='mumbai') & df['rent'].between(5000,15000)
df['status'] = 'Flag'
df.loc[mask, 'status'] =  'Correct'
print (df)
     city   rent   status
0  mumbai   1000     Flag
1  mumbai   6000  Correct
2  mumbai  10000  Correct
3       a  10000     Flag

要使用to_excel写入Excel，如果需要删除索引列，请添加index=False：

df.to_excel('file.xlsx', index=False)

编辑：

可以使用多个mask：

df = pd.DataFrame({'city':['Mumbai','Mumbai','Delhi', 'Delhi', 'Bangalore', 'Bangalore'],
                   'rent':[1000,6000,10000,1000,4000,5000]})
print (df)
        city   rent
0     Mumbai   1000
1     Mumbai   6000
2      Delhi  10000
3      Delhi   1000
4  Bangalore   4000
5  Bangalore   5000

m1 = (df['city']=='Mumbai') & df['rent'].between(5000,15000)
m2 = (df['city']=='Delhi') & df['rent'].between(1000,5000)
m3 = (df['city']=='Bangalore') & df['rent'].between(3000,5000)

m = m1 | m2 | m3
print (m)
0    False
1     True
2    False
3     True
4     True
5     True
dtype: bool

from functools import reduce
mList = [m1,m2,m3]
m = reduce(lambda x,y: x | y, mList)
print (m)
0    False
1     True
2    False
3     True
4     True
5     True
dtype: bool

print (df[m])
        city  rent
1     Mumbai  6000
3      Delhi  1000
4  Bangalore  4000
5  Bangalore  5000

在熊猫数据框中插入值

1 个答案: