方法1:使用单列的NOT IN过滤器我们使用isin()操作符来获取数据框中的给定值,这些值来自于列表,所以我们正在过滤数据框中存在于该列表中的一列值。语法 :dataframe[~dataframe[column_name].isin(list)] Python Copy其中dataframe是输入数据帧 column_name是被过滤的列。 list是该列中要删除的值的列表...
如何实现 SQL 的 IN 和NOT IN 的等价物? 我有一个包含所需值的列表。这是场景: df = pd.DataFrame({'country': ['US', 'UK', 'Germany', 'China']}) countries_to_keep = ['UK', 'China'] # pseudo-code: df[df['country'] not in countries_to_keep] 我目前的做法如下: df = pd.Dat...
对于“IN”:( somewhere.isin(something)读：是否something在somewhere？）或者“不在”： ~s...
data.query('Senior_Management == Trueand Gender =="Male"and Team =="Marketing"and First_Name=="Johnny"', inplace = True)# display data 输出: 如输出图像所示,根据应用的过滤器只返回了两行。 为什么使用查询 因为它使您能够就地创建视图和过滤器。 对于数值运算,它也比纯 python 更快。1 importp...
>>> df[~df.countries.isin(countries)]
在pandas中,可以使用可以为空的整型列进行过滤。首先,需要将整型列的缺失值表示为NaN(Not a Number)。然后,可以使用isnull()函数来检查整型列中的缺失值,并使用该函数的返回结果来过滤数据。 以下是一个完整的答案示例: 在pandas中,可以使用可以为空的整型列进行过滤。首先,需要将整型列的缺失值表示为NaN(No...
在SQL 中,你可以使用 HAVING 条件语句,对分组数据进行追加过滤。在 Pandas 中,可以使用 .filter ,并给它一个 Python 函数(或 lambda 函数),如果结果中包含这个组,该函数将返回 True。 前N 个记录 假设我们做了一些初步查询,现在有一个名为 by_country 的 dataframe,它包含每个国家的机场数量: ...
原始数据中,有一列是定义状态的,successful,failed,,,其中有个值是undefined,这个值对于我来说是没有用的,就是没有状态的意思,我需要先把它过滤掉 图1 图2 存成新的csv文件 图3 可以看到,新文件中state这一列都是undefined的 Notice: 这个时候,你会注意到第一列是多了一些顺序的数字,我们想要去除它的话,...
我们使用LIMIT缩短结果,使用WHERE过滤结果,使用DISTINCT删除重复的结果。 SELECT多个条件 我们通过符号“&”将多个条件组合在一起。如果我们只想要显示表格中特定的列,可以通过添加另外一对方括号来表示。 ORDER BY 默认情况下,Pandas会使用升序排序。如果要使用降序排序,要写明ascending = False。 IN…NOT IN 我们知道...
# 过滤数据仅显示 Gender = NaN 的数据 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 输出:如输出图像所示,仅显示 Gender = NULL 的行。 使用notnull() 检查缺失值 为了检查 Pandas Dataframe 中的空值,我们使用 notnull() 函数,该函数返回布尔值的数据帧,对于 NaN 值是 False。