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  • where函数怎么用
    2022-04-15 12:31:17

    函数原型

    numpy.where(condition[,x, y])

    函数解释

    根据条件返回x或者y中的元素,满足条件输出x中的值,不满足输出y中的值;如果只有条件,则输出满足条件对应的索引。

    函数用法

    >>> a = np.array([[1, 2, 3],
    	      [4, 5, 6],
    	      [7, 8, 9]])
    >>> a
    array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6],
           [7, 8, 9]])
    >>> b = np.array([[3, 1, 4],
    	      [3, 5, 6],
    	      [8, 2, 1]])
    >>> b
    array([[3, 1, 4],
           [3, 5, 6],
           [8, 2, 1]])
    >>> c = np.array([[2, 4, 7],
    	      [3, 2, 2],
    	      [1, 4, 2]])
    >>> c
    array([[2, 4, 7],
           [3, 2, 2],
           [1, 4, 2]])
    >>> d = np.where(a<5, b, c)
    >>> d
    array([[3, 1, 4],
           [3, 2, 2],
           [1, 4, 2]])
    >>> e = np.where(a>2)
    # 返回两个array,第一个array是从行上对符合条件的值进行描述的,
    # 第二个array是从列上对符合条件的值进行描述的
    # 比如数组上a的第一个符合条件的元素3,元素3在行上的索引为0,在列上的索引为2,
    # 分别对应于两个array中的第一个位置的值,共有7个符合条件的值,所以两个array的大小为7
    >>> e
    (array([0, 1, 1, 1, 2, 2, 2], dtype=int64), array([2, 0, 1, 2, 0, 1, 2], dtype=int64))
    
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  • 本篇文章主要介绍了详解Python中where()函数的用法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  • python中的Where函数怎么

    千次阅读 2021-01-29 04:41:58
    python是可以代替excel,因为在python中衍生出来几十种函数,专门为数据库服务,可以实现对数据的分类,数据筛选,分类汇总等各种常见的数据处理工作,本章给大家带来服务数据处理的Where函数,可以进行值的替换,...

    53e79833bb9f429759a5618d79cec791.png

    有些人说在编程语言上,python是可以代替excel,因为在python中衍生出来几十种函数,专门为数据库服务,可以实现对数据的分类,数据筛选,分类汇总等各种常见的数据处理工作,本章给大家带来服务数据处理的Where函数,可以进行值的替换,下面就一起让我们来了解下吧。

    1、Where函数的简介

    根据条件替换行或列中的值

    2、Where函数用法

    1

    DataFrame.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False, raise_on_error=None)

    3、参数

    Cond、other、inplace、axis

    4、实例使用

    df中列value_1里小于5的值替换为0:

    1

    df['value_1'].where(df['value_1'] > 5 , 0)

    5、输出结果

    54174d0ae10ca9912e98daa49a72d0c3.png

    上面提供的案例信息,大家有没有发觉where可以当做掩码来使用,目标数字的按位操作,达到屏蔽指定位而实现需求。好啦,希望本章内容可以帮助大家学习。

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  • WHERE IF(条件, true执行条件, false执行条件)业务需求:查询SUPPLIER_CLASS=0 and tp1.`TYPE_FLAG` = 1 或者 SUPPLIER_CLASS=1实现有两种:一、使用IF函数SELECTtemp.*FROM(SELECTtp1.`ID` AS supplierCode,tp1.`...

    WHERE IF(条件,  true执行条件, false执行条件)

    业务需求:

    查询SUPPLIER_CLASS=0 and tp1.`TYPE_FLAG` = 1 或者 SUPPLIER_CLASS=1

    实现有两种:

    一、使用IF函数

    SELECT

    temp.*

    FROM

    (SELECT

    tp1.`ID` AS supplierCode,

    tp1.`SUPPLIER_NAME` AS supplierName,

    CASE

    WHEN tp1.`SUPPLIER_TYPE` IS NULL

    OR TRIM(tp1.`SUPPLIER_TYPE`) IN (

    '企业',

    '电商'

    )

    THEN '0'

    WHEN tp1.`SUPPLIER_TYPE` = '个人'

    THEN '2'

    WHEN tp1.`SUPPLIER_TYPE` = '出资人'

    THEN '6'

    ELSE '4'

    END AS supplierType,

    tp1.`SUPPLIER_CLASS` AS supplierClass,

    GROUP_CONCAT(

    DISTINCT esp.`supplier_result_id`

    ) AS supplierResultId,

    GROUP_CONCAT(

    DISTINCT esp.`supplier_result_name`

    ) AS supplierResultName,

    GROUP_CONCAT(

    DISTINCT esp.`category_type_name`

    ) AS supplierCategoryNames,

    tp1.TYPE_FLAG AS typeFlag

    FROM

    t_p_0001 tp1

    LEFT JOIN e esp

    ON tp1.`ID` = esp.`supplier_id`

    WHERE tp1.`ACTIVE_FLAG` = 1

    AND tp1.`REGISTER_AUDIT_STATUS` = 2

    AND (

    (

    esp.`supplier_result_id` <> '06'

    AND esp.`supplier_result_id` <> '07'

    )

    OR esp.`supplier_result_id` IS NULL

    )

    AND

    IF(tp1.`SUPPLIER_CLASS` = 0,

    (tp1.`SUPPLIER_CLASS` = 0

    AND tp1.`TYPE_FLAG` = 1),

    tp1.`SUPPLIER_CLASS` = 1)

    GROUP BY tp1.ID,

    tp1.`SUPPLIER_TYPE`,

    tp1.`SUPPLIER_CLASS`) AS temp

    WHERE 1 = 1

    #AND temp.supplierType = 0

    AND temp.supplierClass = 1;

    二、使用or查询

    SELECT

    temp.*

    FROM

    (SELECT

    tp1.`ID` AS supplierCode,

    tp1.`SUPPLIER_NAME` AS supplierName,

    CASE

    WHEN tp1.`SUPPLIER_TYPE` IS NULL

    OR TRIM(tp1.`SUPPLIER_TYPE`) IN (

    '企业',

    '电商'

    )

    THEN '0'

    WHEN tp1.`SUPPLIER_TYPE` = '个人'

    THEN '2'

    WHEN tp1.`SUPPLIER_TYPE` = '出资人'

    THEN '6'

    ELSE '4'

    END AS supplierType,

    tp1.`SUPPLIER_CLASS` AS supplierClass,

    GROUP_CONCAT(

    DISTINCT esp.`supplier_result_id`

    ) AS supplierResultId,

    GROUP_CONCAT(

    DISTINCT esp.`supplier_result_name`

    ) AS supplierResultName,

    GROUP_CONCAT(

    DISTINCT esp.`category_type_name`

    ) AS supplierCategoryNames,

    tp1.TYPE_FLAG AS typeFlag

    FROM

    t0001 tp1

    LEFT JOIN e esp

    ON tp1.`ID` = esp.`supplier_id`

    WHERE tp1.`ACTIVE_FLAG` = 1

    AND tp1.`REGISTER_AUDIT_STATUS` = 2

    AND (

    (

    esp.`supplier_result_id` <> '06'

    AND esp.`supplier_result_id` <> '07'

    )

    OR esp.`supplier_result_id` IS NULL

    )

    AND (

    (

    tp1.`SUPPLIER_CLASS` = 0

    AND tp1.`TYPE_FLAG` = 1

    )

    OR tp1.`SUPPLIER_CLASS` = 1

    )

    GROUP BY tp1.ID,

    tp1.`SUPPLIER_TYPE`,

    tp1.`SUPPLIER_CLASS`) AS temp

    WHERE 1 = 1

    AND temp.supplierClass = 1;

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  • python中where函数详解

    你应该听说过,应用Python,可以让你处理一天的重复工作量,缩短到几分钟甚至更短。从此解放上班时间,研究更多更有效率的工作方法。进一步提升工作效率,让工作更出彩。这不是广告,这是实锤图片。
      
    本文和你一起探索Python常用函数合集,让你以最短的时间明白这些函数的原理。也可以利用碎片化的时间巩固这些函数,让你在处理工作过程中更高效。
      
    在这里插入图片描述
      
      

    一、where函数的定义

      
    where函数是numpy库中的,通常需要先加载numpy库,再调用该函数。函数的基本调用语法有两种,一种是:

    import numpy as np
    np.where(arry)
    

    此时,np.where函数输出arry中“真”值的坐标(‘真’也可以理解为非0)。或者说np.where函数从arry中返回满足特定条件的元素。比如,它会返回满足特定条件数值的索引位置。
      
    另一种是:

    import numpy as np
    np.where(cond, x, y)
    

    此时,np.where函数满足cond条件输出x,不满足输出y。为了让大家对where函数定义有更清晰的理解,接下来以具体实例进行阐述,方便大家理解记忆。
      
      

    二、where函数实例

      

    例1:找出数列中大于某个数的位置索引

    y = np.array([1, 5, 6, 8, 1, 7, 3, 6, 9])
    print(np.where(y>5))
    

    得到结果:

    (array([2, 3, 5, 7, 8], dtype=int64),)
    

    此时,np.where函数返回数值大于5的索引位置。

      
      

    例2:数列中大于5取‘m_5’否则取’lq_5’

      

    y = np.array(range(1, 10))
    print(y)
    print(np.where(y>5, 'm_5', 'lq_5'))
    

    得到结果:

    [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
    ['lq_5' 'lq_5' 'lq_5' 'lq_5' 'lq_5' 'm_5' 'm_5' 'm_5' 'm_5']
    

    y是一个初始值为1,终值为9,步长为1的等差数列。此时,np.where函数满足y>5输出’m_5’,不满足输出’lq_5’。

      
      

    例3:数列中小于5取一个值否则取另一个值

      

    print(np.arange(10))
    print(np.where(np.arange(10)<5, '吃苹果', '吃榴莲'))
    

    得到结果:

    [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
    

    [‘吃苹果’ ‘吃苹果’ ‘吃苹果’ ‘吃苹果’ ‘吃苹果’ ‘吃榴莲’ ‘吃榴莲’ ‘吃榴莲’ ‘吃榴莲’ ‘吃榴莲’]
    此时,np.where函数满足np.arange(10)中数值小于5输出’吃苹果’,不满足输出’吃榴莲’。

      

    例4:数列中是2的倍数取一个值,否则取另一个值

      

    y = np.array(range(1, 10))
    print(y)
    print(np.where(np.mod(y, 2)==0, '2b', 'n_2b'))
    

    得到结果:

    [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
    ['n_2b' '2b' 'n_2b' '2b' 'n_2b' '2b' 'n_2b' '2b' 'n_2b']
    

    此时,np.where函数满足y中数值除以2余数为0输出’2b’,不满足输出’n_2b’。

      

    例5:找出数据框中非0数据‍

      

    x = np.array([[0, 1, 2], [3, 0, 0], [6, 0, 8]])
    print(x[np.where(x)])
    

    得到结果:

    [1 2 3 6 8]
    

    此时,np.where函数取出x中所有非0数,生成一个新的数列。

    至此,Python中常用where函数已讲解完毕,恭喜你对Python有了更多的了解。感兴趣的小伙伴可以到 “阿黎逸阳的代码” 公众号翻看中历史文章,看看会不会有惊喜喔。

      
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