df.query('condition') 其中,condition是筛选条件,可以使用各种比较运算符、逻辑运算符和内置函数。 综合使用drop_duplicates函数和query方法,可以实现在Pandas中同时使用distinct和where子句的效果。例如: 代码语言:txt 复制 df.drop_duplicates(subset=['column1']).query('column2 > 10') 这个示例代码的效果是,...
np.where, condition, if true value, if false value np.where(df.index.isin(idxs),df.index,'') df.col.where df.index.where(df.index.isin(idxs),'') 用一个df更新另一个df 用df2的内容更新df1的一些line,用drop_duplicates里的keep=first combine = pd.concat([new,df]) # note new is in...
一般来说,矢量化 数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级(甚至更多),尤其是各种数 值计算。 将条件逻辑表述为数组运算:np.where(condition, x, y) 本质就是条件判断,if condition: x else: y 数学和统计方法 np.argsort(): 返回的是未排序时数组的索引。(默认行方向) 是np.sort()的补充。返回n...
numpy和pandas中的where的用法是相反的 np.where(condition[,x,y]) 满⾜条件(condition),输出x,不满⾜输出y。 只有条件 (condition),没有x和y,则输出满⾜条件的元素的索引(类似于numpy.nonzero)。 a.where(cond, other,···) a是Series或DataFrame ...
删除满足条件的行:使用drop()方法删除满足条件的行。需要设置axis=0参数表示按行删除。 代码语言:txt 复制 # 删除满足条件的行 df = df.drop(df[condition].index, axis=0) 查看结果:可以使用head()方法查看删除后的DataFrame的前几行,以确保满足条件的行已被删除。
where(condition, [x, y]):例:np.where(pd.isnull(a),a,b) condition:arraylike,bool; x,y:arraylike,与condition长度一致,如果为真返回x,否则y, obj1.combine_first(obj2):如果obj1对应位置有数据(不为nan)使用obj1的数据,否则使用obj2的数据...
where(condition, [x, y]):例:np.where(pd.isnull(a),a,b) condition:arraylike,bool; x,y:arraylike,与condition长度一致,如果为真返回x,否则y, obj1.combine_first(obj2):如果obj1对应位置有数据(不为nan)使用obj1的数据,否则使用obj2的数据 ...
print("Drop rows with condition:\n", df) The above programdf[~(df['Courses'] == "PySpark")].indexgenerates the index labels of rows where theCoursescolumn is not equal toPySpark. Then,df.drop()is used to delete those rows based on the generated index labels. This effectively deletes...
>>> np.where(condition1, x1,np.where(condition2, x2,np.where(condition3, x3, ...))) 1. 2. 3. 我们将使用这两个方程来清洗 Place of Publication 由于这列有字符串对象。以下是这个列的内容: 复制 >>> df['Place of Publication'].head(10)Identifier206 London216 London; Virtue & Yorston...
1数据清洗 。检查数据 查看一列的一些基本统计信息:data.columnname.describe() •选择一列:data['columnname'] •选择一列的前几行数据:data['columnsname'][:n] •选择多列:data[['column1','column2']] •Where 条件过滤:data[data['columnname'] > condition] ...