【Python】Pandas实现sql的case when查询，原来这么简单！
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sql中的casewhen的功能是实现单列或者多列的条件统计，其实Pandas也可以实现的，比如万能的apply方法，就是写起来复杂一些，没有sqlcasewhen那么直观。
apply方法可以对dataframe、series执行特定函数，其实很强大，因为python什么逻辑都可以写。
举个例子，一张考试成绩的表scores，有语文和数学的得分，现在给考生综合打分，两门都在90以上打A，都在80-90之间打B，其他则打C。
这里如果用sql来查询的话，使用casewhen就很简单明了。
如果用pandasapply方法来实现的话，需要自定义一个判断函数，用来对成绩进行分类。
然后用apply方法应用到dataframe上，以下是完整代码，可以放到本地电脑跑。
逻辑也很简单，判断函数实现多列的判断条件，apply将该判断函数应用到数据集上，就能实现类似sqlcasewhen的功能。
apply的应用场景很多，远比你想象的多得多，比如一张学生成绩信息的表，它可以给每位学生通过deepseek制定个性化的提升建议。
除了pandasapply能实现casewhen的功能外，numpy的select方法也能搞定，而且更为通用、简洁，建议试试。
numpyselect方法类似casewhen语法，通过一个多列条件判断，区分不同的分类。
除了这两种，其实pandas种还有不少能实现的途径，但没必要尝试，因为这两种相对通用便捷，且符合python哲学。
