使用bool表达式和query方法都很难写。。 最容易写的是基于map的筛选 例如:user_requried = all_data['User_id'].map(lambda x : x==1439408)date_requried = all_data['Date'].map(lambda ...
如上图,我在使用 sale sale.product spenser巧克力饼干 的时候报错KeyError:False,但是从第一条命令中明明可以看到有符合条件的记录。 使用属性取值不行,便思考用索引取值的方法是否可以 让人感到奇怪的是索引取值的方法是可以得到正确结果。那么问题应该是出现在属性取值上。 我又一一试了 sale.price, sale.country 等的属性取值,也都可以出现正确 ...
2019-04-30 14:25 0 1339 推荐指数:
使用bool表达式和query方法都很难写。。 最容易写的是基于map的筛选 例如:user_requried = all_data['User_id'].map(lambda x : x==1439408)date_requried = all_data['Date'].map(lambda ...
对pandas中的DataFrame进行条件筛选,即筛选出符合条件的数据条;这里经常会遇到以下几种情况,下面举例说明: (1)找出df中A列值为100的所有数据 这里也可以是小于(<)、大于(>)、小于等于(<=)、大于等于(>=)、不等于 ...
目录 筛选行 一、过滤机制 dataframe[ 条件 ] 二、推导过程 三、多条件过滤 四、举例 筛选列 从DataFrame里选择几个特定的列来组成新的df Dataframe 计算 ...
对pandas中的DataFrame进行条件筛选,即筛选出符合条件的数据条 (1)找出df中A列值为100的所有数据:也可以是小于(<)、大于(>)、小于等于(<=)、大于等于(>=)、不等于(!=)等情况。 (2)找出df中A列值为100 ...
lc.loc[(lc["grade"] == "B") & (lc["loan_amnt"] > 5000)].loan_amnt.count() ...
这个数据操作很简单,但还是报错,猜测: python pandas处理文件对文件格式有点小洁癖。 之前的csv文件使用了office Excel 编辑过, 使用Linux自带的软件打开再保存一次就好了。 总结下来是格式编码问题。 ...
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