import pandas as pd# 创建一个示例数据框data = {'color': ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'red', 'green']}df = pd.DataFrame(data)# 使用 query() 方法和 in 参数来选择颜色为红色、绿色或蓝色的行result = df.query('color in ["red", "green", "blue"]')print(result)输出结果如...
1. 利用dfSQL从DataFrame变量中查询: 在SmartNoteBook中新建的SQL单元格中,数据源我们选择dfSQL,cars变量是前面我们已经读取到变量空间中的DataFrame变量,则我们可以直接利用SQL语句对变量cars进行查询,所查询到的表结果保存为my_cars变量。 2. 利用dfSQL查询环境中的csv文件: 在上述的SQL单元格中,数据源我们选择dfS...
在Pandas中,每次更改DataFrame后需要重新赋值变量的原因是因为DataFrame是一个可变对象。当对DataFrame进行操作时,例如添加、删除、修改数据,实际上是在原始DataFrame...
1. Query Query是pandas的过滤查询函数,使用布尔表达式来查询DataFrame的列,就是说按照列的规则进行过滤操作。 用法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pandas.DataFrame.query(self,expr,inplace=False,**kwargs) 参数作用: expr:要评估的查询字符串; inplace=False:查询是应该修改数据还是返回...
Python的Pandas之便携取值方法query 平凡 Coventry Univesrity Lecturer 26 人赞同了该文章 首先创建一个dataframe #随机生成一个 df = pd.DataFrame( np.random.randint(1,10, size=(5,5) ), columns=list('ABCDE') ) # Insert a column "Name" df.insert(0,'Name',['Jack','John', 'Paul'...
查询DataFrame可以使用多种方法,包括直接查询、条件查询等。例如: 查询某一列: df['age'] # 查询age列 查询多列: df[['name', 'age']] # 查询name和age列 条件查询: df[df['age'] > 30] # 查询age大于30的行 此外,还可以使用query()方法进行查询,该方法支持更复杂的条件查询和变量替换。例如: df...
Pandas - 查询函数query pandas.DataFrame.query(self, expr, inplace = False, **kwargs) 1. 作用: 使用布尔表达式查询DataFrame的列,也就是按照DataFrame中某列的规则进行过滤操作 2. 参数: expr: 要评估的查询字符串; 可以在环境中引用变量,在变量前面加上@字符(@a+b);...
query()函数和eval()函数一样,是基于DataFrame列计算代数式。通常,过滤操作时,使用query()函数更简洁; result1= pd.eval('df[(df.A < 0.5) & (df.B < 0.5)]') result2= df.query('A < 0.5 and B < 0.5') np.allclose(result1, result2)True...
describe方法默认只给出数值型变量的常用统计量,要想对DataFrame中的每个变量进行汇总统计,可以将其中的参数include设为all。 head()方法和tail()方法则是分别显示数据集的前n和后n行数据。如果想要随机看N行的数据,可以使用sample()方法。 df.sample(3) ...