if语句条件判断大集合--------------------------------------python语言学习

准备数据：

 ##实现成绩大于等于600为优秀，其他为普通等级

上代码：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/test1.xlsx',header=1)
def score_if(score):
   if score >= 600:
       a = "优秀"
       return a
   else:
      a = "普通"
      return a
df["是否优秀"] = df["总成绩"].apply(lambda x:score_if(x))
#可以选择下面一行，一行代码实现“判断等级”的目的
# df["是否优秀"] = df["总成绩"].apply(lambda x: "优秀" if x >= 600 else "普通")
print(df)
实现效果如下：
注意if语句下面，需要跟return a否则不会出现“优秀”或者“普通”

字样，则会出现“NONE”，空的字符串，字符串为空

 

 多条件：600及以上为优秀，500及以上为普通，500以下为 一般，不优秀

def score_if(score):
   if score >= 600:
       a = "优秀"
       return a
   elif score >= 500:
         a = "普通"
         return a
   else:
      a = "不优秀，一般"
      return a

df["是否优秀"] = df["总成绩"].apply(lambda x:score_if(x))

##第二种写法：一行代码解决

df["是否优秀"] = df["总成绩"].apply(lambda x: "优秀" if x >= 600 else ("普通" if x >= 500 else "不优秀"))

 判断600及以上的学生，在此基础上再判断性别进行分类

上代码：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/test1.xlsx',header=1)
def score_if(score,sex):
   if score >= 600 and sex == "男":
       a = "男优秀"
       return a
   elif score >= 600 and sex == "女":
         a = "女优秀"
         return a
   else:
      a = "普通"
      return a
df["是否优秀"] = df.apply(lambda df:score_if(df['总成绩'],df['性别']),axis=1)
print(df)

##第二种写法

df["是否优秀"] = None
for i in range(len(df)):
  df["是否优秀"][i] = score_if(df['总成绩'][i],df['性别'][i])

print(df)

实现效果如下：

 判断单科优秀：语文，数学有一科大于等于120

上代码

import pandas as pd
df = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/test1.xlsx',header=1)

def score_if(chinese,math):
   if chinese >= 120 or math >= 120:
       a = "单科优秀"
       return a
   else:
      a = "普通"
      return a
df["是否优秀"] = df.apply(lambda df:score_if(df['语文'],df['数学']),axis=1)
print(df)
实现效果如下：

 ##截取省，市，县区域信息：
上代码：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/test1.xlsx',header=1)


df["省"] = df["籍贯"].apply(lambda x: x[0:x.find("省")+1])
df["市"] = df["籍贯"].apply(lambda x: x[x.find("省")+1:x.find("市")+1])
df["县"] = df["籍贯"].apply(lambda x: x[x.find("市")+1:])
print(df)
实现效果如下：

 再看个例子：

 

 

 

 

 

 

 @@@@@@@@@@@精确到县结束：：：：：：：：：：：：：：：：：

上代码：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/test1.xlsx',header=1)


df["省"] = df["籍贯"].apply(lambda x: x[0:x.find("省")+1])
df["市"] = df["籍贯"].apply(lambda x: x[x.find("省")+1:x.find("市")+1])
######市以后的内容都要，全部都获取
df["县"] = df["籍贯"].apply(lambda x: x[x.find("市")+1:])
print(df)


print("##########")
print("最后一列只到县结束：：：：：：：")
###########只到县结束，获取什么什么县

df["县"] = df["籍贯"].apply(lambda x: x[x.find("市")+1:x.find("县")+1])
print(df)
实现效果如下：