有条件替换 excel条件替换函数教程

Polars数据框一旦做出决定，就可以决定是否使用它。在分发过程中，可以改变pandas的原始形态，何时输入极性，`pl.when().then().otherwise()`表达的表达，提供了清晰的标签代码和条件解释，帮助用户进行数据替换。

在数据处理和清洗过程中，根据特定条件替换数据框（DataF rame）中的值是一个常见任务。特别是当需要处理缺失值（NaN或nul）时l）时，我们可能希望用数据箱其他列的有效数据来填充这些装载值。本教程将了解 Polars 对高温条件非常敏感，这一点很重要。 ndas的实现方式进行对比，便于用户更好地理解和迁移。场景描述

也就是说，要做的事情是一件事，另外三件事是：col_x、col_y和c ol_z。我们的目标是：如果col_x中的为NaN（或null），则将有可能扩展你的业务和接触人。无法控制原始形式。 Pandas 有不同的格式。在 Pandas 中，实现这种条件替换通常有很多种方法，其中一种常见且解读的方式是使用 df.loc 结合布尔索引 5，或者使用 np.where：import pandas as pdimport numpy as np# 样本数据数据 = { 'col_x'： [1.0， np.nan， 3.0， np.nan， 5.0]， 'col_y'： [10， 20， 30， 40， 50]， 'col_z'： [100， 200， 300， 400， 500]}df_pandas = pd.DataFrame(data)print(quot；原始Pandas DataFrame：quot；)print(df_pandas)#使用df.loc进行条件替换#df_pandas.loc[df_pandas['col_x'].isna()， 'col_y'] = df_pandas['col_z']# 更简洁的 np.where 方法 df_pandas[quot；col_yquot；] = np.where(pd.isnull(df_pandas['col_x'])， df_pandas['col_z']， df_pandas['col_y'])print(quot；\n替换后面的 Pandas DataFrame：quot；)print(df_pandas)登录后复制

上述Pandas代码中，np.where函数会根据第一个条件（pd.isnull(df _pandas['col_x'])）判断，如果为真，则取第二个参数的值（df_pand as['col_z']），否则取第三个参数的值（df_pandas['col_y']）。

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Polars作为一个高性能的DataFrame库，其操作通常基于表达式／（表达式）进行，这使得代码相互声明性且执行效率更高。实现上述条件替换的核心是使用pl .when().then().otherwise()结构。import Polars as pl# 样本Datadata = { 'col_x'： [1.0， None， 3.0， None， 5.0]， # Polars 中通常使用None表示null，但浮点列的NaN也可用.is_nan()检测 'col_y'： [10， 20， 30， 40， 50]， 'col_z'： [100， 200， 300， 400， 500]}df_polls = pl.DataFrame(data)print(quot；原始Polars DataFrame：quot；)print(df_polars)# 使用 pl.when().then().otherwise()进行条件替换 df_polars = ( df_polars .with_columns( pl.when(pl.col('col_x').is_null()) #判断 col_x 是否为 null (对于浮点数 NaN 也适用) .then(pl.col('col_z')) # 如果为 null，则取 col_z 的值 .otherwise(pl.col('col_y')) # col_y 原名 .alias('col_y') # col_y ))print(quot；\n替换后的 Polars DataFrame：quot；)print(df_polars) 登录后复制代码解析 df_polars.with_columns(...)： About Polars，对DataFrame进行列操作通常通过with_columns()法完成后，法律一再修改。

pl.when(pl.col('col_x').is_null())：条件表达式的开始。pl.col('col_x')：选择名为col_x的列。 .is_null(): Null 。对于浮点类类型，它也能正确识别NaN值。如果列中可能只有NaN而没有None ，也可以使用.is_nan()。.then(pl.col('col_z'))：如果当中的条件为真（即col_x为null），则表达的结果将是col_z列对应行的值。.otherwise(pl.col('col_y'))：当你在中间的时候，是可以省钱的。这一步关键，它确保了只有满足条件的行才会被替换，其他行保持不变。.alias('col_y')：alias('col_y') 新名字是新的，名字是col_y。由于with_col umns会替换同名列，这样就实现了对col_y的“原始”更新。注意事项与最佳实践Null与NaN：在Polars中，is_null()。 One以及浮点数列的NaN。如果标题针对浮点数类型的NaN进行判断，可以使用is_nan()。表达式驱动：Polars特定的“计划”，是立即执行。这使得Polars能够进行优化，从而提供出色的性能。链式操作：Polars鼓励使用链式操作（方法链接），使代码更易读、更流畅。不可变性：Polars是一个多用途生产（如with_columns）都返回一个新的DataFrame，而不是原始修改DataFrame。这与Pandas中的某些原地修改操作有所不同，但有助于提高避免后果和代码的预测性。总结

通过pl.when().then().otherwise()表达，Polar rs提供了一种强大而灵活的方式来处理基于条件的列值替换。这种模式不仅适用于可以联系公司和联系公司。 ars进行数据清洗和转换的关键。与Pandas的np.where或df.l oc相比，Polars的特定形状/变化形状。

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