我刚接触Python，我有一个 Dataframe ，我想过滤它，以确定A列的值在B列的值的2%范围内的次数。所以类似于（我猜）：df_[df_['B']*0.98<=df_['A']<=df_['B']*1.02] #这将打印错误len(df_[df_['B']*0.98<=df_['A']<=df_['B']*1.02]) #这将打印错误
df_[df_['B']*0.98<=df_['A']<=df_['B']*1.02]
len(df_[df_['B']*0.98<=df_['A']<=df_['B']*1.02])
nfzehxib1#
您需要单独编写条件，将它们放在括号中，并与&运算符合并。
&
df = df[(df['B'] <= df['A']*1.02) & (df['A'] <= df['B']*1.02)]
thtygnil2#
import numpy as np df('condition_verification')=np.where((df['B'] <= df['A']*1.02)& (df['A'] <= df['B']*1.02), True, False)
2条答案
按热度按时间nfzehxib1#
您需要单独编写条件，将它们放在括号中，并与
&运算符合并。thtygnil2#
在数据框“condition_verification”中创建列