多条件过滤表格转换多变量标签编码的表达式怎么写-决策链社区论坛

逻辑与运算符号（英文半角）	含义
==	等于
!=	不等于
>	大于
>=	大于等于
<	小于
<=	小于等于
\|或or	或
&或and	且
~	非
( )	①表示括号，优先运算 ②( )跟随在其他运算符后，含义随运算符变化
[ ]	索引括号
‘ ‘	字符串

常量表达式（英文半角）	常量名称
np.pi	π
np.e	e 自然常数
np.inf	无穷大
np.nan	NaN

命令函数(英文半角)	含义
x1.isin([a,b])	筛出x1的值在a和b中的所有行
x1.notin([a,b])	筛出x1的值不在a或b中的所有行
x1.between(a,b)	筛出x1在a和b之间的所有行
x1.notnull()	筛出x1非空的所有行
x1.str.contains(‘abc’)	筛出x1列包含abc字符串的所有行
x1.str.startswith(‘a’)	筛出x1列以a字符串开头的所有行
x1.str.endswith(‘a’)	筛出x1列以a字符串结尾的所有行
x1.str.upper()	将x1中的字符串转换为大写格式
x1.str.lower()	将x1中的字符串转换为小写格式
x1.str.replace(‘a’,’b’)	将x1中的字符串中的a替换为b
x1.str.strip()	除去x1中字符串的收尾空白字符
x1.str.slice(0,n)	提取x1中字符串的前n个字符
x1.str.len()	计算x1列的字符串长度
x1.round(n)	将x1的数字格式改为保留小数点后n位
x1.dt.year	提取x1列中的年份
x1.dt.month	提取x1列中的月份
x1.dt.day	提取x1列中的日期
x1.dt.hour	提取x1列中的时间(格式为24小时制字符串，即时间日期类型)
x1.dt.minute	提取x1列中的分钟
x1.dt.second	提取x1列中的秒
x1.dt.dayofweek	提取x1列中的星期几(以星期一为1开始)
x1.dt.weekday	提取x1列中的星期几(以星期一为1开始)
DeltaDays(x1,x2)	计算时间差值,得到该时间段的天数(x1为观测时间起点,x2为观测时间终点;数据为时间日期类型)
DeltaDays(x1,x2,判断)	计算时间差值,得到该时间段的天数(x1为观测时间起点,x2为观测时间终点;数据为时间日期类型;判断处填True则地板取整,填False则不取整)
DeltaHours(x1,x2)	计算时间差值,得到该时间段的小时数(x1为观测时间起点,x2为观测时间终点;数据为时间日期类型)
DeltaHours(x1,x2,判断)	计算时间差值,得到该时间段的小时数(x1为观测时间起点,x2为观测时间终点;数据为时间日期类型;判断处填True则地板取整,填False则不取整)
time_greater_than(x1,观测时间起点,判断)	筛选出x1中在某时间之后的情况(观测时间为时间日期类型;判断处填True则包含该起始时间点,填False则不包含该时间起点)
time_less_than(x1,观测时间终点,判断)	筛选x1中在某时间之前的情况(观测时间为时间日期类型;判断处填True则包含该起始时间点,填False则不包含该时间终点)
x1.dt.is_month_start	判断x1是否为月初
x1.dt.is_month_end	判断x1是否为月末
x1.dt.is_quarter_start	判断x1是否为季度初
x1.dt.is_quarter_end	判断x1是否为季度末
x1.dt.is_year_start	判断x1是否为年初
x1.dt.is_year_end	判断x1是否为年末
x1.dt.days_in_month	提取x1所在月份的天数
x1.dt.to_period(‘M’)	将x1转换为以月份为单位的周期
x1.query()	使用query方法筛选x1中的列
x1.dropna()	去除x1列中任何Na的结果
np.isinf(x1)	判断x1是否是极值,是则输出true,否则输出false
np.log(x1)	计算x1的自然对数
np.log10(x1)	计算x1以10为底的对数
np.logn(x1)	计算x1以n为底的对数
np.sqrt(x1)	平方根
np.exp(x1)	计算e的x1次幂
np.power(x1,n)	计算x1的n次方
np.where(条件,a,b)	条件函数.满足条件时,对应元素赋值为a,不满足条件时,对应元素赋值为b.a和b两处可填常数也可填变量.
s_mean(x1,x2,x4,x6,x10)	计算x1,x2,x4,x6,x10的均值.该运算会自动忽略空值及其数量,比如x2为空时,计算的是x1,x4,x6,x10的均值
s_sum(x1,x2,x4,x6,x10)	计算x1,x2,x4,x6,x10的总和
s_count_notnull(x1,x2,x4,x6,x10)	计算(多列)变量中非空值的总数量
s_count_null(x1,x2,x4,x6,x10)	计算(多列)变量中空值的总数量
s_count_max(x1,x2,x4,x6,x10)	计算(多列)变量中的最大值
s_count_min(x1,x2,x4,x6,x10)	计算(多列)变量中的最小值
np.sin(x1)	计算x1的正弦值
np.sinh(x1)	计算x1的双曲正弦值
np.cos(x1)	计算x1的余弦值
np.cosh(x1)	计算x1的双曲余弦值
np.tan(x1)	计算x1的正切值
np.tanh(x1)	计算x1的双曲正切值
np.arcsin(x1)	计算x1的反正弦值,x1的值需在[-1,1]之间
np.arcsinh(x1)	计算x1的反双曲正弦值
np.arccos(x1)	计算x1的反余弦值,x1的值需在[-1,1]之间
np.arccosh(x1)	计算x1的反双曲余弦值,x1的值需大于1
np.arctan(x1)	计算x1的反正切值
np.arctanh(x1)	计算x1的反双曲正切值,x1的值需在(-1,1)

表达式举例(英文半角)	解释
x1==x2	对应元素是否相等,返回True/False
x1!=x2	对应元素是否不相等,返回True/False
x1>x2	x1对应元素是否大于x2,返回True/False
x1<x2	x1对应元素是否小于x2,返回True/False
x1>=x2	x1对应元素是否大于等于x2,返回True/False
x1<=x2	x1对应元素是否小于等于x2,返回True/False
x1+x2	相加（x1,x2对应元素）
x1-x2	相减（x1,x2对应元素）
x1*x2	相乘（x1,x2对应元素）
x1/x2	相除（x1,x2对应元素）
(x1+x2)*x3	先加法后乘法
(x1-x2)/x3	先减法后除法
x1%x2	x1除以x2后的余数（对应元素）
x1**x2	x1的x2次方(对应元素)
np.power(x1,x2)	x1的x2次方(对应元素)
x1>=2 & x2<=3	筛选出x1大于等于2且x2小于等于3的所有行
x3.between(5,10)	筛选出x3的值在5到10之间(包含5和10)的所有行
~x1.isin( [1,5]) \| x2>7	筛选出x1不在1, 5中或x2大于7的所有行
x1.isnull() &x2.notnull()	筛选出x1是空值(即x1没有值)且x2非空(即x2有值)的所有行
time_greater_than(x1,’19:00:00′,False)	当x1为时间日期类型的变量时,筛选出x1列中时间在夜晚19点之后的所有行,不包含等于19点的情况.
time_less_than(x1,’23:00:00′)	当x1为时间日期类型的变量时,筛选出x1列中时间在夜晚23点之前的所有行,包含等于23点的情况.
x2.str.startswith(‘A’) &x3.str.endswith(‘Z’)	筛选出x2列值以’A’开头且x3列值以’Z’结尾的所有行
x1.dt.year==2020	筛选出x1列(日期类型)中年份为2020 的所有行
x2[x2>0 ].dropna()	筛选出x2列中大于0的值,并去除任何NaN结果
np.where((x1==”‘female'”) and(x2<=0.7),x3,x2)	当满足条件(x1为字符串’female’且x2<=0.7)时,取值为x3变量值,当不满足条件时,取值为x2变量值