我想问下如何实现python的pandas操作excel中if函数的实现

xiaoqu525

耗材        初估        精估        总估
木头        10        20        20   =IF(C2="",B2,C2)
石头        10                10   =IF(C3="",B3,C3)
油漆        10        10        10   =IF(C4="",B4,C4)



根据耗材，初估，精估的数据，得到总估的数据，总估的公式是=IF(C2="",B2,C2)

suchocolate

图片看不到。
excel中的if是VBA，和pandas操作excel是两回事。

xiaoqu525

suchocolate 发表于 2020-11-26 11:18
图片看不到。
excel中的if是VBA，和pandas操作excel是两回事。

我就想问下有没类似if函数的东西......不会写，尴尬

suchocolate

xiaoqu525 发表于 2020-11-26 11:19
我就想问下有没类似if函数的东西......不会写，尴尬

看到文字了
这个用panda索引和赋值就行，外头用python的if即可。假如原始数据是这样：

import pandas as pd

if __name__ == '__main__':
    df = pd.read_excel('test.xlsx')
    # 打印一下原始值
    print(df)
    print('开始修改...')
    # df['精估'].isnull() 生成一个精估列各行是否为空的bool组成的列表 [ false, true, false]
    for n, v in enumerate(df['精估'].isnull()):
        # 如果为空，那么使用b列的值，pandas编号是1, 3是d列
        if v:
            df.iat[n, 3] = df.iat[n, 1]
        # 如果不空，那么使用c列的值，pandas编号2
        else:
            df.iat[n, 3] = df.iat[n, 2]
    print(df)

或者用openpyxl，直接在相关表格输入公式也可以实现。

from openpyxl import load_workbook


if __name__ == '__main__':
    wb = load_workbook('test.xlsx')
    ws = wb.active
    for n in range(2, 5):
        # 每行公式只是数字有变化
        fml = f'=IF(C{n}="",B{n},C{n})'
        ws[f'd{n}'] = fml
    # 另存一份，方便对比
    wb.save('test2.xlsx')

当然，pandas也可以用写入公式的方式让excel自己计算，但pandas的长处是计算数据，写的话还是用openpyxl比较合适

import pandas as pd

if __name__ == '__main__':
    df = pd.read_excel('test.xlsx')
    # 打印一下原始值
    print(df)
    print('开始修改')
    data = []
    for n in range(2, 5):
        fml = f'=IF(C{n}="",B{n},C{n})'
        data.append(fml)
    df['总估'] = data
    print(df)
    df.to_excel('test5.xlsx')

疾风怪盗

应该是这个吧？
Where用来根据条件替换行或列中的值。
如果满足条件，保持原来的值，
不满足条件则替换为其他值。
默认替换为NaN，也可以指定特殊值。
用法：
DataFrame.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False, raise_on_error=None)
参数作用：
• cond：布尔条件，如果 cond 为真，保持原来的值，否则替换为other
• other：替换的特殊值
• inplace：inplace为真则在原数据上操作，为False则在原数据的copy上操作
• axis：行或列
将df中列value_1里小于5的值替换为0：
df['value_1'].where(df['value_1'] > 5 , 0)
Where是一种掩码操作。
「掩码」（英语：Mask）在计算机学科及数字逻辑中指的是一串二进制数字，通过与目标数字的按位操作，达到屏蔽指定位而实现需求。