关于怎样根据列条件去给另一列赋值的

laiyuanjie

如图，我有这样一个表，如果“”迟到总分钟“”小于20的，就”20M内迟到扣款“那一列等于0，如果大于20的，就就”20M内迟到扣款“那一列等于“20M内迟到”的数字乘以30，，

FishC

你可以使用条件判断语句来实现这个需求。假设你的表格是一个二维列表，其中每一行代表一个记录，第一列是“迟到总分钟”，第二列是“20M内迟到扣款”。可以按照以下步骤编写代码：

1. 遍历表格的每一行
2. 获取每一行的“迟到总分钟”和“20M内迟到扣款”两个值
3. 使用条件判断语句来判断“迟到总分钟”是否小于20
4. 如果小于20，则将“20M内迟到扣款”赋值为0
5. 如果大于等于20，则将“20M内迟到扣款”赋值为“20M内迟到”的数字乘以30

下面是一个示例代码：

data = [
    ["迟到总分钟", "20M内迟到扣款"],
    [15, 0],
    [25, 0],
    [10, 0],
    [30, 0]
]

for i in range(1, len(data)):
    minutes = data[i][0]  # 获取当前行的迟到总分钟
    deduction = data[i][1]  # 获取当前行的20M内迟到扣款
    
    if minutes < 20:
        data[i][1] = 0
    else:
        data[i][1] = minutes * 30

# 打印修改后的表格
for row in data:
    print(row)

运行代码后，你会得到修改后的表格数据。注意，示例中假设表格的第一行是标题行，从第二行开始才是数据行，因此在遍历表格时使用了`range(1, len(data))`来跳过标题行。你可以根据自己的实际情况进行调整。

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laiyuanjie

FishC 发表于 2024-5-26 22:04
你可以使用条件判断语句来实现这个需求。假设你的表格是一个二维列表，其中每一行代表一个记录，第一列是“ ...

我的是用pandas库得到这个DF的

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-05-26 22:05
我的是用pandas库得到这个DF的

如果你使用的是pandas库来处理数据，可以使用DataFrame的条件判断和向量化操作来实现。假设你的DF叫做`df`，包含了两列数据"迟到总分钟"和"20M内迟到扣款"，你可以按照以下步骤进行操作：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '迟到总分钟': [10, 30, 15, 25],
    '20M内迟到扣款': [0, 0, 0, 0]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用条件判断和向量化操作赋值
df['20M内迟到扣款'] = df['迟到总分钟'].apply(lambda x: 0 if x < 20 else x * 30)

# 打印修改后的DF
print(df)

运行以上代码，你会得到修改后的DF数据。

首先，我们导入了pandas库。然后，通过字典创建了一个示例的数据字典，并使用该字典创建了一个DataFrame对象df。接下来，通过`df['迟到总分钟'].apply(lambda x: 0 if x < 20 else x * 30)`这一行代码，使用向量化操作对"20M内迟到扣款"列进行赋值。该行代码中，我们使用了apply函数来对每个元素进行操作，并使用lambda函数来进行条件判断和赋值操作。最后，我们打印修改后的DF数据。

请注意，在实际使用时，你需要替换示例代码中的示例数据为你自己的数据。

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laiyuanjie

FishC 发表于 2024-5-26 22:05
如果你使用的是pandas库来处理数据，可以使用DataFrame的条件判断和向量化操作来实现。假设你的DF叫做` ...

你这样变成这个‘’20M内迟到扣款'这一列是用“迟到总分钟”去乘以30了啊，，我要的是，如果“迟到总分钟”列大于20，就‘’20M内迟到扣款'这一列等于“20M内迟到”的数字乘以30，如果小于20，就‘’20M内迟到扣款'这一列等于0

FishC

laiyuanjie 发表于 2024-05-26 22:11
你这样变成这个‘’20M内迟到扣款'这一列是用“迟到总 ...

非常抱歉，我理解错误了你的需求。以下是一个根据条件给另一列赋值的示例代码，满足你的要求：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '迟到总分钟': [10, 25, 15, 30],
    '20M内迟到扣款': [0, 0, 0, 0]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据条件给另一列赋值
df.loc[df['迟到总分钟'] > 20, '20M内迟到扣款'] = df['20M内迟到'] * 30
df.loc[df['迟到总分钟'] < 20, '20M内迟到扣款'] = 0

# 打印修改后的DF
print(df)

运行代码后，你会得到修改后的DF数据。首先，我们创建了一个示例的DataFrame对象`df`，其中包含了"迟到总分钟"和"20M内迟到扣款"两列数据。然后，使用`.loc`方法结合条件判断，将满足条件的行的"20M内迟到扣款"列赋值为"20M内迟到"列的值乘以30；再次使用`.loc`方法，将不满足条件的行的"20M内迟到扣款"列赋值为0。最后，打印修改后的DF数据。

请注意，在实际使用时，你需要替换示例代码中的示例数据为你自己的数据。

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不二如是

要用Python处理这个Excel表格中的数据，并按照给定的条件进行计算。

鱼油可以使用pandas库来读取和修改Excel文件。

个示例：

1.安装pandas和openpyxl

如果还未安装pandas和openpyxl（用于读写Excel文件），你可以通过pip安装它们：

pip install pandas openpyxl

2.编写代码

使用以下Python代码来修改表格：

import pandas as pd

#加载Excel文件
file_path='path_to_your_excel_file.xlsx'#这里替换成你的Excel文件路径
sheet_name='Sheet1'#根据实际情况调整表格名

#读取Excel文件
df=pd.read_excel(file_path,sheet_name=sheet_name)

#根据条件计算“20M内迟到扣款”
#假设“迟到总分钟”的列名是"TotalMinutesLate"
#“20M内迟到”的列名是"20M内迟到"
#“20M内迟到扣款”的列名是"20M内迟到扣款"
df['20M内迟到扣款']=df.apply(lambdarow:row['20M内迟到']*30ifrow['TotalMinutesLate']>20else0,axis=1)

#将修改后的数据框写回Excel文件，不覆盖原始文件可以选择另存为新文件
output_path='modified_'+file_path#新文件路径
df.to_excel(output_path,index=False)index=False#意味着不写行索引到文件

3.代码解释

加载Excel文件：指定文件路径和表名。

读取数据：使用pandas.read_excel函数读取数据。

计算扣款：使用DataFrame.apply方法来对每一行应用自定义的函数，根据“迟到总分钟”计算“20M内迟到扣款”。

lambda函数检查如果“迟到总分钟”大于20分钟，则将“20M内迟到”列的值乘以30，否则设为0。

保存修改后的文件：最后使用DataFrame.to_excel方法将修改后的数据保存到新的Excel文件。

确保更新文件路径和列名以匹配你的实际Excel文件结构。

这个代码将自动处理Excel表格中的每一行，根据提供的条件更新“20M内迟到扣款”列的值。