选择DataFrame中某一列大于某个值的行：import pandas as pddata = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]}df = pd.DataFrame(data)# 选择A列大于2的行result = df.query('A > 2')print(result)data 选择DataFrame中满足多个条件的行：import pandas as pddata = {'A': [1, 2, 3...
Pandas.DataFrame.query()函数根据逻辑表达式(单个或者组合式)选择行以返回一个新的数据框,通过设置参数inplace=True,可以在原有数据框完成更新。 Pandas.DataFrame.query()函数的语法形式。 DataFrame.query(expr, inplace=False, **kwargs) 1)expr:逻辑表达式 2)inplace:默认值是False,不更新原有数据框,若是要...
df = pd.DataFrame({'name':['john','david','anna'],'country':['USA','UK',np.nan],'age':[23,45,45] }) target_age =45df.query('age == @target_age') 或运算符 只需使用or.不要忘记括号。 importpandasaspd df = pd.DataFrame({'name':['john','david','anna'],'country':['U...
pandas query 语法pandas query 语法 在Pandas 中,query方法用于从 DataFrame 中选择符合特定条件的行。它使用类似 SQL 的语法来进行查询。以下是一些基本的 Pandasquery语法和示例: 1.比较运算符: ==:等于 !=:不等于 <:小于 >:大于 <=:小于等于 >=:大于等于...
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: 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修改后的副本 ...
如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
Pandas.DataFrame.query()函数的核心参数包括：expr：用于指定逻辑表达式的字符串，可以是一个或多个条件。 inplace：默认为False，表示不更新原有数据框。若设置为True，则会直接在原数据框上执行操作。 **kwargs：传递给eval()函数的关键字参数，用于进一步定制逻辑表达式的行为。 通过实例来深...
`query()`函数的基本语法如下: ```python DataFrame.query(expr, inplace=False, **kwargs) ``` 参数: - `expr`:一个字符串,表示要应用的查询表达式。 - `inplace`:一个可选的布尔值参数,表示是否将结果直接应用于DataFrame,而不创建新的DataFrame。