直接筛选 📊 你可以直接在DataFrame的[]中写入筛选条件或组合条件。这种方法非常快捷,适用于简单的筛选需求。 loc/iloc方法 📍 使用loc或iloc方法,你可以按照标签值或数字索引来访问数据,并指定返回的列变量。这样可以同时从行和列两个维度进行筛选。 isin方法 🔍 如果你需要筛选出特定的值,而不是一个范围,可...
1. 基于列值的条件筛选 最直接的数据筛选方式是通过布尔索引（Boolean Indexing）。例如，如果你有一个名为 `df` 的 DataFrame，并希望提取所有年龄大于30岁的记录，可以使用如下代码：import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],'Age...
1. 案例数据预览 本次案例,我们继续采用之前用到过的各地区GDP数据,数据信息大致如下,后台回复GDP可以获取哈。 代码语言:javascript 复制 In[1]:importpandasaspd In[2]:df=pd.read_excel(r'各地区生产总值.xlsx')In[3]:df.head()Out[3]:地区2020年2019年2018年2017年2016年0北京市36102.635445.133106.029883...
## 条件筛选 data.loc[(data['品类']=='冰箱') & (data['付款金额']>=3000) & (data['创建时间']>='2024-08-10')] data.loc[data['用户名称'].str.contains('马')] data.loc[data['用户名称'].notna()] 二、分群方式 import pandas as pd data = pd.DataFrame({"父订单号":['2957987865...
在Pandas中,筛选数据是一个非常重要的操作,它可以帮助我们快速找到特定信息。以下是一些常用的筛选方法:1️⃣ 布尔索引筛选:通过设置条件来筛选数据,例如筛选出大于某个值的行。2️⃣ loc和iloc筛选:使用行标签和位置索引来筛选数据,适用于基于行和列位置的数据提取。3...
布尔索引是最直接的数据筛选方法之一，它基于一个或多个布尔表达式来选择数据。布尔表达式的返回结果为True或False，对于每个元素而言，只有当对应的布尔表达式为True时，该元素才会被保留在最终的数据集中。示例代码：import pandas as pd # 创建示例数据框 data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', '...
Pandas数据筛选1.reindex()df.reindex(index=列表,columns=列表) import pandas as pd data = [ ['苹果', 5, '山东'], ['香蕉', 3, '海南'], ['橙子', 6, '江西'], ['西瓜', 2, '新疆'], ['草莓', 10, '辽宁'], ['葡萄', 8, '云南'], ['芒果', 7, '广西'], ['菠萝', 4...
可以使用 NumPy 或 Pandas 选择多个列的数据: print("numpy:\n", data[:, [2, 1]]) print("\ndf:\n", df[["C", "B"]]) 二 使用 loc 选择数据 loc 提供了基于标签的选择方式。 NumPy 取数 print(data[2:3, 1:3]) DataFrame 取数 print(df.loc["c":"d", "B":"D"]) 选择特定行 ...
你可以根据某个字段的值范围来筛选数据。 例如:筛选语文成绩在60至100之间的女性记录。📈 筛选数据的其他方法 除了上述方法,Pandas还提供了其他多种筛选方式,如使用query方法直接输入查询字符串,或者使用布尔索引来创建更复杂的筛选条件。通过这些方法和技巧,你可以轻松地筛选和查询Pandas中的数据,提升数据处理效率。0...
`loc`方法也可以用来进行条件筛选。它允许你基于行标签或列标签以及布尔索引来选择数据。例如：filtered_df = df.loc[(df['A'] > 5) & (df['B'] < 10)]小结 以上就是使用Pandas进行数据筛选的一些基本方法。掌握这些技巧后，你可以根据实际需求灵活选择合适的方法来进行数据筛选。无论是简单的数值比较还是...