pandas需要加载Excel数据,非常容易,如下: import pandas as pd ,导入 pandas 包pd.read_excel ,即可加载 Excel 数据指定文件路径,由于文件在 Python 脚本同目录,直接输入文件名即可sheet_name 指定读取哪个工作表还有很多其他参数,我们这次的数据非常规范,因此不需要用到其他参数按位置过滤 Excel的筛选只能根据列值进行...
切片里是索引位置,筛选的是对应的行 同样如果我们在切片里是列名组成的列表,则可以筛选出这些列 对于只有一列的情况,切片[]是列名构成的列表返回结果类型分别是DataFrame,反之则是Series 代码语言:javascript 复制 In[11]:df[:2]# 前两行数据 Out[11]:地区2020年2019年2018年2017年2016年0北京市36102.635445.1331...
(1)创建数据集 本文的数据集有四个字段,index、sex、math和english,采用random库进行随机生成,其中,math服从均值为85,标准差为12的正态分布,english服从均值为75,标准差为15的正态分布,随机生成50个数据,为后面的数据查询工作做铺垫。 (2)常见的查询操作 1筛选sex列中为male的行 data[data["sex"]=="male"]...
筛选出基于两个值之间的数据: 自定义函数cond cond=df[(df['列名1']>‘列值1’)&(df['列名1']<‘列值2’)] 返回列名1介于列值1和列值2之间的数据
可以基于条件筛选数据: # 选择列 "A" 中小于 0 的数据 print(df[df["A"] < 0]) # 选择第一行数据不小于 -10 的列 print("~:\n", df.loc[:, ~(df.iloc[0] < -10)]) print("\n>=:\n", df.loc[:, df.iloc[0] >= -10]) # 选择第一行数据不小于 -10 或小于 -11 的列 print...
df[df['brand']=="Python数据之道"] 1. 上面是筛选字符串的值,也可以是筛选数字,如下: 通过数学表达式筛选 除了直接通过等于某个值来筛选, query 函数还支持通过数学表达式来进行数据筛选,包括 >、 <、 +、 -、 *...
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...
1,筛选出 quantity 值为1的数据: chipo_one_prod = chipo_filtered[chipo_filtered.quantity==1] chipo_one_prod 1. 2. 2,在1的基础上,筛选出 item_price大于10 的数据,并利用 nunique 查看 item_name 不重复的数据个数: chipo_one_prod[chipo_one_prod['item_price']>10].item_name.nunique() ...
布尔索引是一种基于条件的筛选方法。我们可以使用Pandas的布尔索引来筛选出满足特定条件的行。以下是一个示例: import pandas as pd # 创建一个示例数据框 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'], 'Age': [25, 30, 35, 40, 45],...
在Pandas中,可以使用多个条件来筛选数据。可以使用逻辑运算符(如`&`和`|`)将多个条件组合在一起。以下是使用多个条件筛选数据的步骤:1. 创建每个条件。2. 使用逻辑运算符将条件组合...