27,22,32,29],'City':['New York','Los Angeles','Chicago','Houston','Phoenix'],'Salary':[70000,80000,60000,90000,85000]}df=pd.DataFrame(data)filtered_df=df[df['City'].isin(['New York','Chicago'])]print(filtered_df)
1 今天还是用到了DataFrame，如果你用一下它的筛选数据的功能，你会大吃一惊，它非常擅长筛选数据，可以极大提高你的工作效率，废话不多说，下面看看几个进行复杂数据筛选的例子。首先我们创建一个DataFrame，该DataFrame包含的数据如下假如我们想要筛选D列数据中大于0的行使用&符号可以实现多条件筛选，当然是用"|"符...
In[8]:df[df.p1.isin(['GD','HN'])]Out[8]:p1p2p30GDGXFJ2HNHBAH 但是如果我们想要除了这两行之外的数据,就需要绕点路了。 原理是先把p1取出并转换为列表,然后再从列表中去不需要的行(值)去除,然后再在DataFrame中使用isin() In[9]: ex_list =list(df.p1) In [10]: ex_list.remove('GD'...
注意:筛选和删除操作默认返回的是一个新的DataFrame,不会改变原始的DataFrame。 六、实战演练 假设我们有一个包含学生信息的DataFrame,我们要筛选出年龄大于15且城市为"New York"的学生。 import pandas as pd # 创建一个包含学生信息的DataFrame student_data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Davi...
animals, 'xValue': xValues, 'yValue': yValues,} df = pd.DataFrame(data) # shu...
pandas.DataFrame选取/排除特定行的方法 pandas.DataFrame选取特定行 使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame,如果我们想要像Excel的筛选那样,只要其中的一行或某几行,可以使用isin()方法,将需要的行的值以列表方式传入,还可以传入字典,指定列进行筛选。
DataFrame数据筛选——loc,iloc,ix,at,iat 条件筛选 单条件筛选 选取col1列的取值大于n的记录: data[data['col1']>n] 筛选col1列的取值大于n的记录,但是显示col2,col3列的值: data[['col2','col3']][data['col1']>n] 选择特定行:使用isin函数根据特定值筛选记录。筛选col1值等于list中元素的记录:...
今天和大家分享几个简单的Series运算,后期掌握DataFrame后会进一步深入分享。 一、Series的筛选 如果想把Series中符合某些条件的值列出来,可以直接在中括号内输入判断条件即可,符合条件的即会被筛选出来! 划重点:本用法是pandas数据筛选的核心思想!后期会多次分享!
- 功能卡"数据"页面,在"排序和筛选"中点击大大的"筛选"图标 - 点首行第一列的下角标签 - 默认是全选了,点一下"全选",即可取消所有选中的 - 分别点选对应的值即可 看看pandas 中如何做到,如下: - pandas 中的 DataFrame 自带行索引 - 直接使用 df.loc[2:5] ...