Python中if-else语句的用途以及如何在pandas中使用

一、条件语句的概念

条件语句，即if-else语句，是编程语言中的常见语句之一，它的目的是根据某个条件执行代码块中的语句。在Python中，if-else语句同样被使用。

if-else语句的基本语法如下：

if (条件):
    #执行该代码块
else:
    #执行该代码块

其中，第一行中的条件表达式决定了程序将执行哪个代码块。如果条件为真，则执行if块中的语句，否则执行else块中的语句。

二、if-else语句的用途

1.控制程序流程

if-else语句可以决定程序流程中该执行哪个分支，这样可以根据某个条件，对程序执行流程进行控制。在很多编程场景下，对程序流程的控制是很重要且必须的。

2.筛选数据

if-else语句可以用于数据筛选，帮助程序对某个数据进行分类、判别或者排除数据。例如，在数据分析中，可以将某个变量的值与指定数值比较，根据比较结果引导程序执行相应操作，进而筛选出需要的数据。

3.错误处理

if-else语句可以用于错误处理，当程序出现错误时，可以通过if-else语句的处理，使程序在出现错误时给出错误提示，并进行相应的处理。

三、在pandas中使用if-else语句

Pandas是用于数据操作的一个Python库。在Pandas中，if-else语句可以被广泛应用。其中，使用if-else语句的典型场景是对数据进行筛选。

1.对Pandas中的数据框进行筛选

在Pandas中，if-else语句可以用于数据筛选。例如，为了筛选出数据框中符合某个条件的子集，可以用下面的代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar','foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three','two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})

if('bar' in df['A'].unique()):
    bar_df = df[df['A'] == 'bar']
else:
    bar_df = None
    
print(bar_df)

以上代码中，程序首先读入一个数据框，并检查其中是否存在值为“bar”所在的行。如果存在，则生成一个名称为“bar_df”的数据框，只保留原始数据框中A列值为”bar”的行，否则生成一个值为None的数据框。

2.用Pandas中的if-else语句进行数据清洗

在数据分析中，常常需要对数据进行清洗，以便对其进行分析。举例来说，我们可以从Pandas数据框中提取出符合某个条件的数据，以便于后续的分析。

以下代码展示了如何在Pandas中进行数据清洗并使用if-else语句。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar','foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three','two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})

def get_row(df,number):
    '''
    用于选取数据框中的某一行。
    :param df: 数据框。
    :param number: 行号。
    '''
    if(number<=df.shape[0]):
        return df.iloc[number]
    else:
        return None
  
row = get_row(df,5)
if(row is not None):
    print("选取的行是：",row)
else:
    print("行号超出数据框范围！")

以上代码中，我们定义了一个函数get_row（）来为我们选取数据框中的某一行，并定义一个if-else语句用于处理数据框中没有行数据的情况。

3.使用Pandas进行数据转换

Pandas还提供了强大的数据转换功能。在进行数据转换时，if-else语句可以帮助我们在转换过程中根据某个条件为数据框中的数据赋值。举例来说，我们可以为数据框中的某一列赋值一个新的值，以满足后续的操作需求。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar','foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three','two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})

if(df.loc[df['A'] == 'foo', 'C'].iloc[0]<=5):
    df.loc[df['A'] == 'foo', 'C'] = 0
else:
    df.loc[df['A'] == 'foo', 'C'] = 1
  
print(df)

以上代码中，我们使用了if-else语句为数据框df的C列赋值，如果数据框中A列为”foo”的行的C列的第一个值小于等于5，则在第一个条件中将C列的值赋为0，否则将其赋为1。

总结

if-else语句是一种常见的条件语句，被广泛使用。在Python中，if-else语句的主要作用是控制程序流程、筛选数据和进行错误处理。在Pandas中，if-else语句主要用于数据清洗、数据转换和数据分析。使用if-else语句可以帮助我们更好地处理数据，提高程序的效率和准确性。