简介:【5月更文挑战第2天】在Pandas中,利用boolean indexing可按条件过滤DataFrame。通过&(和)和|(或)操作符可基于多个条件筛选。 在Pandas中,可以使用boolean indexing来根据特定的条件筛选DataFrame。如果你想要基于两个条件进行筛选,可以使用&(和)和|(或)操作符。 以下是一个示例: python import pandas as pd ...
apply():对 DataFrame 的行或列应用函数。 applymap():对 DataFrame 中的每个元素应用函数。 zip(*iterables): 使用 zip 函数将多个列组合在一起,通常与列表解析一起使用。 3. 条件选择和数据过滤 query(): 使用字符串条件过滤数据。 boolean indexing: 使用布尔索引来选择满足条件的行。 4. 多列数据处理 co...
使用布尔索引 (boolean indexing) 引用符合条件的值: df[条件式] # 仅引用满足条件表达式的数据 1. 💬 用法演示:数据索引 import pandas as pd names = ["Bob", "Jessica", "Mary", "John", "Kate"] scores = [56, 11, 99, 83, 45] members = {"Name": names, "Score": scores} df = pd...
通过boolean indexing过滤数据帧以获得满足条件的行
按条件进行对series过滤后,会得到一个boolean型变量组成的Series对象,叫做boolean indexing。这个series可以传递作为条件,过滤掉所有相应位置为False的记录,得到最终结果。 series5[conditions] Shanghai 60000.0 Name: incomes, dtype: object 4.1 非空与非空值过滤 ...
用Series.lt在boolean indexing中过滤40行以下的行，并通过Series.idxmax求出最大索引值 ...
Calling drop with a sequence of labels will drop values from either axis. To illustrate this, we first create an example DataFrame: ->(删除某个行标签, 将会对应删掉该行数据) 'drop([row_name1, row_name2]), 删除行, 非原地'data.drop(['Colorado','Ohio']) ...
5. 通过逻辑表达式来过滤 dataframe(Selecting by boolean indexing) 常规逻辑 tf = (df["age"] > 40) & (df["country"] == "USA") # This is a Series with only True/False tf Output Out[24]:user_id1001False1000False1002True1003Falsedtype:bool ...
Selecting values from a DataFrame where a boolean condition is met. In [40]:df[df>0]Out[40]:A B C D2013-01-01 0.469112 NaN NaN NaN2013-01-02 1.212112 NaN 0.119209 NaN2013-01-03 NaN NaN NaN 1.0718042013-01-04 0.721555 NaN NaN 0.2718602013-01-05 NaN 0.567020 0.276232 NaN2013-01-06...
type(df.loc[df['date'] == '20180924']) = pandas.core.frame.DataFrametype(df.loc[[0]]) = pandas.core.frame.DataFrametype(df.iloc[[0]]) = pandas.core.frame.DataFrame但是,如果您将索引(假设您的数据帧不是多索引)传递到数据帧上的 loc 或 iloc 中,则会产生一个系列:type(df.loc[0]) =...