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 ...
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 date requried all data Date .map lambda x : np.isnan x some all data user requried amp date requried 其中map返回的 ...
2022-02-15 16:44 0 814 推薦指數:
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() ...
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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 ...
1:多重索引的構造 >>> #下面顯示構造pd.MultiIndex >>> df1=DataFrame(np.random.randint(0,150,size=(6,3)),columns=['java','html5','python']) > ...