从满足条件的pandas DataFrame中获取特定的列名,可以使用以下方法: 1. 使用条件筛选获取满足条件的行: ```python condition = df['column_...
使用布尔索引选择多个列：# 使用布尔索引选择多个列cols_to_select = df.columns.isin(['A', 'C'])df_selected = df.loc[:, cols_to_select]print(df_selected)输出结果： A C17128239在上面的示例中，我们使用 columns.isin()方法创建一个布尔索引，表示列名是否在指定的列名列表中，然后通过布尔索引...
示例使用：import pandas as pddata = {'A': [1, 2, 3],'B': ['foo', 'bar', 'baz'],'C': [True, False, True],'D': [1.5, 2.5, 3.5]}df = pd.DataFrame(data)# 选择所有数值型列df_int = df.select_dtypes(include='int')print(df_int)print()# 选择所有数值型列df_numeric...
'ok' , 'not ok')#if you need select columns#df['change3'] = np.where(df[['change1', ...
df=pd.DataFrame(data) # select three rows and two columns df.loc[1:3,['Name','Qualification']] 输出: 示例2:选择一列到另一列。在我们的例子中,我们选择列名“名称”到“地址”。 # Import pandas package importpandasaspd # Define a dictionary containing employee data ...
2.1 df.loc[index,columns]: 2.2 df.iloc[index,col_index]:参数也是两个。 2.3 df[] 单维度查询 2.4 比较运算符以及逻辑运算符(and 、or 、not)的使用 2.5 Series.isin[] 2.6 Series.str.contains() 2.7 df.query() 2.8 df.filter() pandas练习文档.xlsx 415.9K· 百度网盘 PS:写在前面的话:数据清...
df[mask] 筛选列 从DataFrame里选择几个特定的列来组成新的df 假设,df有 col1-col20 一共20列,如果要从中选取几列组成新的df:df= [[col1,col2,col3,col4]]#注意要用双括号假设df有两种columns名称, 一个是中文的col1,一个是英文的col2
df.select_dtypes(include=['float64']) # 选择float64型数据df.select_dtypes(include='bool')df.select_dtypes(include=['number']) # 只取数字型df.select_dtypes(exclude=['int']) # 排除int类型df.select_dtypes(exclude=['datetime64'])
可以使用df.columns命令对数据字段进行预览 df.columns 使用df.dtypes命令查看数据类型,其中,日期是日期型,区域为字符型,销售数为数值型。 df.dtypes 使用df.info()命令查看查看索引、数据类型和内存信息。 df.info() 对数据做基本的描述统计可以有以下特征: 数据包含7409行数据,客户平均年龄为42岁,最小年龄22岁,...
df.tail(2)#获取后2行数据#2.数据列的的获取df["name"]#df+列名称df.name#此种方法列名称不能有空格df[["name","age"]]#通过列表选取多列#对于seriesdf["赋值"][0:10]#表示选取series的前9列#此刻需要注意的是如果名中含有空格,直接选取会报错如df['温度 ℃']df.rename(columns={'温度 ℃':'温...