query(condition) print(filtered_df) 输出: 代码语言:txt AI代码解释 Name Age Department 2 Charlie 35 Sales 复杂条件过滤 对于更复杂的条件,可以使用 apply 方法自定义过滤逻辑。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def custom_filter(row): return row['Age'] > 30 and row['Department']...
示例代码 6: 结合多个布尔序列过滤数据 importpandasaspd# 创建示例 DataFramedata={'name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'age':[25,30,35,40],'website':['pandasdataframe.com','example.com','pandasdataframe.com','test.com']}df=pd.DataFrame(data)# 生成多个布尔值序列condition1=df['age...
接下来,我们可以使用filter函数根据条件筛选数据。例如,我们想要筛选出年龄大于等于18岁的数据,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制filtered = grouped.filter(lambda x: x['年龄'] >= 18) 这将返回一个新的DataFrame,其中包含满足条件的数据。 综合起来,我们可以...
# Using query for filtering rows with multiple conditions df.query('Order_Quantity > 3 and Customer_Fname == "Mary"') between():根据在指定范围内的值筛选行。df[df['column_name'].between(start, end)] # Filter rows based on values within a range df[df['Order Quantity'].between(3, 5...
defcustom_filter(row):returnrow['Age']>30androw['Department']in['Sales','Marketing']filtered_df=df[df.apply(custom_filter,axis=1)]print(filtered_df) 1. 2. 3. 4. 5. 输出: AI检测代码解析 Name Age Department 2 Charlie 35 Sales ...
condition ="Age > 30 & Department == 'Sales'"filtered_df = df.query(condition)print(filtered_df) 输出: Name Age Department 2 Charlie 35 Sales 复杂条件过滤 对于更复杂的条件,可以使用apply方法自定义过滤逻辑。 defcustom_filter(row):returnrow['Age'] >30androw['Department']in['Sales','Marketi...
condition="Age > 30 & Department == 'Sales'"filtered_df=df.query(condition)print(filtered_df) 输出: Name Age Department2Charlie35Sales 复杂条件过滤 对于更复杂的条件,可以使用apply方法自定义过滤逻辑。 defcustom_filter(row):returnrow['Age']>30androw['Department']in['Sales','Marketing']filtered...
对分组后结果过滤,保留满足条件的分组:filter() #想要找到哪个月只有一个人过生日 df.groupby(df["生日"].apply(lambda x:x.month),as_index=False) # 按月分组,保持原来的数据索引结果不变 df.groupby(df["生日"].apply(lambda x:x.month),as_index=False).filter(lambda x: len(x)==1) #对分组进...
or and in string regex use | as or df.columns[df.columns.str.contains('rnk|rank')where np.where, condition, if true value, if false value np.where(df.index.isin(idxs),df.index,'') np.log2 + where np.log2(df['value'],where=df['value']>0)...
# Using the dataframe we created for read_csvfilter1 = df["value"].isin([112])filter2 = df["time"].isin([1949.000000])df [filter1 & filter2] copy() Copy () 函数用于复制 Pandas 对象。当一个数据帧分配给另一个数据帧时,如果对其中一个数据帧...