import pandas as pd # 示例DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd'] }) # 基于索引删除,例如删除索引为1的行 df_dropped = df.drop(index=1) # 或者基于条件删除,例如删除列A中值为3的行 df_dropped_by_condition =
在这里,我们讨论了与 pandas 数据结构共同的许多基本功能。首先,让我们创建一些示例对象,就像我们在 10 分钟入门 pandas 部分中所做的那样: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [1]: index = pd.date_range("1/1/2000", periods=8) In [2]: s = pd.Series(np.random.randn(5), index=...
# 使用drop(..., inplace=True)删除一列 iris_df.drop(columns='species', inplace=True) condition = iris_df['sepal_length'] >= 7 # 创建了一个布尔条件 condition数据帧 iris_df_filled = iris_df[condition] # 只包含"sepal_length"列大于等于7的行 实践中,一般更常用loc[ ]筛选满足条件的数据...
df['NewColumn'] = df['Column'].mask(df['Condition']) df['Bonus'] = df['Salary'].mask(...
复制 condition = df["ymd"].str.startswith("2018-03") In [10]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 condition Out[10]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 0 False 1 False 2 False 3 False 4 False ... 360 False 361 False 362 False 363 False 364 False Name: ymd,...
Algorithm to find a number that meets a gt (greater than condition) the fastest I have to check for the tipping point that a number causes a type of overflow. If we assume for example that the overflow number is 98, then a very inefficient way of doing that would be to start at 1...
condition = dataframe['爱好'].str.contains("爬") print(dataframe[condition]) 连续的字符串使用方法: dataframe['爱好'].str.replace('爱', ‘喜欢’).str.len(),中间的str不能省,这是因为每次字符串操作后返回的依然是一个Series对象,如果直接.len()会报错。
condition = data["date_time"].str.startwith["2020-01"] 1 3、需要多次str处理的链式操作 data["pm2.5"].str.replace(";",".").str.slice(0,6) #注意不能直接在series上调用str的方法;每次调用函数,都返回的是一个series #因此不能写成: data["pm2.5"].str.replace(";",".").slice(0,6) ...
df[filter_condition] 依据filter_condition(条件)对df进行过滤 读写不同数据源的数据 1.数据库数据读取 pandas提供了读取与存储关系型数据库数据的函数与方法。除了pandas库外,还需要使用SQLAIchemy库建立对应的数据库连接。SQLAIchemy配合相应数据库的Python连接工具(例如MySQL数据库需要安装mysqlclient或者pymysql库),...
上面的代码结果就是,即使是同一个country,不同的province也是同属于不同的group,它是multiple index,而不像上面一个condition那样,只有一个index(group中的index就是你group的那一列,而不是原来的index了)。因而可以实现更加精细化的控制了,咱们来打印每一个group的points的value counts,其结果如下所示 ...