一 . 根据列条件,获取行索引号并转成列表 查找 BoolCol = 3 和 attr = 22 的数据 注意: df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index返回的是index对象列表,需转换为普通列表格式时 ...
原文链接:https: blog.csdn.net changzoe article details 在其他论坛上看到的,原文链接如上所示。为方便记忆,原文如下所示: 选取等于某些值的行记录 用 df.loc df column name some value 选取某列是否是某一类型的数值 用 isindf.loc df column name .isin some values 多种条件的选取 ...
2019-11-19 16:13 0 1051 推荐指数:
一 . 根据列条件,获取行索引号并转成列表 查找 BoolCol = 3 和 attr = 22 的数据 注意: df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index返回的是index对象列表,需转换为普通列表格式时 ...
参考链接:https://www.jb51.net/article/178215.htm ...
一、选取列 二、选取行 ...
最近遇到一个场景,需要从excel表中选取或剔除部分符合条件的数据。并且条件为离散值。 例如有一个成绩表,记录一个年级中600位同学的各科成绩,最左边一列为姓名,因此这列每个值都不相同。如果有一列100人的名单,从600人的大表中找出这100人的成绩记录,如何实现呢? 我们先看看一条的情况 ...
最近遇到利用pandas选取指定行的需求,经常忘记,在此做下记录 选取某个属性等于特定值的所有行记录 注:等于用 '==',不等于用 '!=', 同理,大于用 '>', 小于用 '<' 多个条件用 '&' 连接 选取某个属性在指定列表中 ...
来自:https://www.cnblogs.com/everfight/p/pandas_select_rows.html ...
pandas取出包含某个值的所有行df = df[df[“from_account”].str.contains(“fcwhx”)] pandas取出不包含某个值的所有行df = df[~df[“from_account”].str.contains(“fcwhx”,“na=False ...