lc.loc[(lc["grade"] == "B") & (lc["loan_amnt"] > 5000)].loan_amnt.count() ...
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 两个df相加 次序忽略,结果相同 单个df按条件配号 筛选行 一 过滤机制 dataframe 条件 可以按照下列方法,依据列的值过滤DataFrame处理某些符合条件的行 二 推导过程 三 多条件过滤 四 举例 从 ...
2020-11-10 23:31 0 803 推荐指数:
lc.loc[(lc["grade"] == "B") & (lc["loan_amnt"] > 5000)].loan_amnt.count() ...
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 ...
pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据结构和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构)。 原文:https://www.cnblogs.com/gangandimami/p/8983323.html DataFrame.drop ...
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 ...
']] 二、选取某列'STATUS'里面元素为"ACTIVE"的行,即删掉列STATUS元素不是ACTIVE ...
在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能: pandas中获取数据的有以下几种方法: 布尔索引 位置索引 标签索引 使用API 假设数据如下: 布尔索引 该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value),如找出列A中所有值 ...
例子1:精确指定条件 例子2:模糊条件,包含指定字符串(包含变量) df = df[df['director'].notnull()] # 筛选非空数据 ...