这个问题和我之前的问题密切相关:
这里
对不起,我又要问了!
下面的代码正在运行并提供正确的结果,但它再次有点慢(80K 行需要 4 分钟)。我在将 Pandas 的 Series 类用于具体值时遇到问题。有人可以推荐我如何对这些列进行分类吗?
在纪录片中找不到相关信息:
https ://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.html
运行代码:
# p_test_SOLL_test_D10
for x in range (0,len(tableContent[6])):
var = tableContent[6].loc[x, ('p_test_LAENGE')]
if float(tableContent[6].loc[x, ('p_test_LAENGE')])>=100.0:
tableContent[6].loc[x, ('p_test_LAENGE')]='yes'
elif (float(tableContent[6].loc[x, ('p_test_LAENGE')]) <30.0 and float(tableContent[6].loc[x, ('p_test_LAENGE')]) >= 10):
tableContent[6].loc[x, ('p_test_LAENGE')]='yes2'
elif (float(tableContent[6].loc[x, ('p_test_LAENGE')]) <10.0 and float(tableContent[6].loc[x, ('p_test_LAENGE')]) >= 5):
tableContent[6].loc[x, ('p_test_LAENGE')]='yes3'
else:
tableContent[6].loc[x, ('p_test_LAENGE')]='no'
print (tableContent[6]['p_test_LAENGE'])
系列尝试:
if tableContent[6]['p_test_LAENGE'].astype(float) >=100.0:
tableContent[6]['p_test_LAENGE']='yes'
elif (tableContent[6]['p_test_LAENGE'].astype(float) <30.0 and tableContent[6]['p_test_LAENGE'].astype(float) >= 10):
tableContent[6]['p_test_LAENGE']='yes1'
elif (tableContent[6]['p_test_LAENGE'].astype(float) <10.0 and tableContent[6]['p_test_LAENGE'].astype(float) >= 5):
tableContent[6]['p_test_LAENGE']='yes2'
else:
tableContent[6]['p_test_LAENGE']='no'
print (tableContent[6]['p_test_LAENGE'])