题目
给定了一个名为 students_df 的学生数据表格
| name | age | favorite_color | grade |
|---|---|---|---|
| Tim Voss | 19 | red | 91 |
| Nicole Johnson | 20 | yellow | 95 |
| Elsa Williams | 21 | green | 82 |
| John James | 20 | blue | 75 |
| Catherine Jones | 23 | green | 93 |
编写一个名为 grades_colors 的函数，以选择仅当学生喜欢的颜色是绿色或红色且他们的成绩高于90时的行。
示例:
输入:
import pandas as pdstudents = {"name" : ["Tim Voss", "Nicole Johnson", "Elsa Williams", "John James", "Catherine Jones"], "age" : [19, 20, 21, 20, 23], "favorite_color" : ["red", "yellow", "green", "blue", "green"], "grade" : [91, 95, 82, 75, 93]}students_df = pd.DataFrame(students)
输出:
def grades_colors(students_df) ->
| name | age | favorite_color | grade |
|---|---|---|---|
| Tim Voss | 19 | red | 91 |
| Catherine Jones | 23 | green | 93 |
答案
答案代码
首先使用 isin() 方法选择喜欢的颜色为绿色或红色的行，然后使用条件筛选出成绩大于90的行，最后返回满足条件的结果。
def grades_colors(students_df):# 选择喜欢的颜色为绿色或红色，且成绩大于90的行result_df = students_df[(students_df['favorite_color'].isin(['green', 'red'])) & (students_df['grade'] > 90)]return result_df
Python代码 —— 选取特定值
# 多条件选取
new_df = df[(df['country'].isin(['Australia', 'New Zealand'])) &(df['points'] >= 95)
]# 使用 loc
new_df = df.loc[(df['country'].isin(['Australia', 'New Zealand'])) &(df['points'] >= 95)
]# 同一列不同值：年份为87、88、99年
df[(df['Year'] == 1987) |(df['Year'] == 1988) |(df['Year'] == 1999)]# 在两个连续值之间：1987-1988年之间
df[df['Year'].isin([1987, 1988])]# 根据特定条件，选择指定列的内容：87年,Size为High的数据中，I、M、Y、O四列
select_columns = ['I', 'M', 'Y', 'O']
df[(df['Year'] == 1987) &(df['Size'] == 'High')][select_columns]# 使用 loc,选择指定列的内容
df.loc[(df['Year'] == 1987) &(df['Outlet_Size'] == 'High'), select_columns]
