Python中if-else語句的用途以及如何在pandas中使用

一、條件語句的概念

條件語句，即if-else語句，是編程語言中的常見語句之一，它的目的是根據某個條件執行代碼塊中的語句。在Python中，if-else語句同樣被使用。

if-else語句的基本語法如下：

if (條件):
    #執行該代碼塊
else:
    #執行該代碼塊

其中，第一行中的條件表達式決定了程序將執行哪個代碼塊。如果條件為真，則執行if塊中的語句，否則執行else塊中的語句。

二、if-else語句的用途

1.控制程序流程

if-else語句可以決定程序流程中該執行哪個分支，這樣可以根據某個條件，對程序執行流程進行控制。在很多編程場景下，對程序流程的控制是很重要且必須的。

2.篩選數據

if-else語句可以用於數據篩選，幫助程序對某個數據進行分類、判別或者排除數據。例如，在數據分析中，可以將某個變量的值與指定數值比較，根據比較結果引導程序執行相應操作，進而篩選出需要的數據。

3.錯誤處理

if-else語句可以用於錯誤處理，當程序出現錯誤時，可以通過if-else語句的處理，使程序在出現錯誤時給出錯誤提示，並進行相應的處理。

三、在pandas中使用if-else語句

Pandas是用於數據操作的一個Python庫。在Pandas中，if-else語句可以被廣泛應用。其中，使用if-else語句的典型場景是對數據進行篩選。

1.對Pandas中的數據框進行篩選

在Pandas中，if-else語句可以用於數據篩選。例如，為了篩選出數據框中符合某個條件的子集，可以用下面的代碼：

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)

以上代碼中，程序首先讀入一個數據框，並檢查其中是否存在值為「bar」所在的行。如果存在，則生成一個名稱為「bar_df」的數據框，只保留原始數據框中A列值為”bar”的行，否則生成一個值為None的數據框。

2.用Pandas中的if-else語句進行數據清洗

在數據分析中，常常需要對數據進行清洗，以便對其進行分析。舉例來說，我們可以從Pandas數據框中提取出符合某個條件的數據，以便於後續的分析。

以下代碼展示了如何在Pandas中進行數據清洗並使用if-else語句。

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):
    '''
    用於選取數據框中的某一行。
    :param df: 數據框。
    :param number: 行號。
    '''
    if(number<=df.shape[0]):
        return df.iloc[number]
    else:
        return None
  
row = get_row(df,5)
if(row is not None):
    print("選取的行是：",row)
else:
    print("行號超出數據框範圍！")

以上代碼中，我們定義了一個函數get_row（）來為我們選取數據框中的某一行，並定義一個if-else語句用於處理數據框中沒有行數據的情況。

3.使用Pandas進行數據轉換

Pandas還提供了強大的數據轉換功能。在進行數據轉換時，if-else語句可以幫助我們在轉換過程中根據某個條件為數據框中的數據賦值。舉例來說，我們可以為數據框中的某一列賦值一個新的值，以滿足後續的操作需求。

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)

以上代碼中，我們使用了if-else語句為數據框df的C列賦值，如果數據框中A列為”foo”的行的C列的第一個值小於等於5，則在第一個條件中將C列的值賦為0，否則將其賦為1。

總結

if-else語句是一種常見的條件語句，被廣泛使用。在Python中，if-else語句的主要作用是控制程序流程、篩選數據和進行錯誤處理。在Pandas中，if-else語句主要用於數據清洗、數據轉換和數據分析。使用if-else語句可以幫助我們更好地處理數據，提高程序的效率和準確性。