使用bool表達式和query方法都很難寫。。 最容易寫的是基於map的篩選 例如:user_requried = all_data['User_id'].map(lambda x : x==1439408)date_requried = all_data['Date'].map(lambda ...
如上圖,我在使用 sale sale.product spenser巧克力餅干 的時候報錯KeyError:False,但是從第一條命令中明明可以看到有符合條件的記錄。 使用屬性取值不行,便思考用索引取值的方法是否可以 讓人感到奇怪的是索引取值的方法是可以得到正確結果。那么問題應該是出現在屬性取值上。 我又一一試了 sale.price, sale.country 等的屬性取值,也都可以出現正確 ...
2019-04-30 14:25 0 1339 推薦指數:
使用bool表達式和query方法都很難寫。。 最容易寫的是基於map的篩選 例如:user_requried = all_data['User_id'].map(lambda x : x==1439408)date_requried = all_data['Date'].map(lambda ...
對pandas中的DataFrame進行條件篩選,即篩選出符合條件的數據條;這里經常會遇到以下幾種情況,下面舉例說明: (1)找出df中A列值為100的所有數據 這里也可以是小於(<)、大於(>)、小於等於(<=)、大於等於(>=)、不等於 ...
目錄 篩選行 一、過濾機制 dataframe[ 條件 ] 二、推導過程 三、多條件過濾 四、舉例 篩選列 從DataFrame里選擇幾個特定的列來組成新的df Dataframe 計算 ...
對pandas中的DataFrame進行條件篩選,即篩選出符合條件的數據條 (1)找出df中A列值為100的所有數據:也可以是小於(<)、大於(>)、小於等於(<=)、大於等於(>=)、不等於(!=)等情況。 (2)找出df中A列值為100 ...
lc.loc[(lc["grade"] == "B") & (lc["loan_amnt"] > 5000)].loan_amnt.count() ...
這個數據操作很簡單,但還是報錯,猜測: python pandas處理文件對文件格式有點小潔癖。 之前的csv文件使用了office Excel 編輯過, 使用Linux自帶的軟件打開再保存一次就好了。 總結下來是格式編碼問題。 ...
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