df[df.A>0] ##取出A列中大于0的数, df[df['A'].isin(['one','two'])] ##取出A列中包含'one','two'的数据,这个功能很强大,##可以帮助我们filter出符合条件的数据。 5、给列赋值 df['A']=np.array([1]*len(df)) ##用数组给某列赋值 df.loc[:,['a','c']]=[] ##根据位置赋值 ##...
isin方法还可以与其他条件组合使用，例如df[(df['column1'] > 10) & (df['column2'].isin(['value1', 'value2']))]可以选择满足条件的数据。除了上述方法，pandas库还提供了许多其他的选择和过滤数据的函数和方法。例如，我们可以使用query方法来根据条件选择数据，使用filter方法来选择特定列的数据，使用drop...
'pandasdataframe.com4','pandasdataframe.com5'],'other_column':['other1','other2','other3','other4','other5']},index=['row1','row2','pandasdataframe.com_row','row4','row5'])# 使用filter方法选择行
使用方式为df.iloc[:,column_index]来选择某一列或多列的数据,其中column_index是要选择的列的索引。如果要选择多列,同样可以使用列表来指定多个列的索引。对于行的选择,可以使用df.iloc[row_index,:]来选择特定行的数据,其中row_index是要选择的行的索引。 除了使用loc和iloc方法,我们还可以使用[]括号操作符来...
Copydf.filter(regex='^h') 筛选行#相当于SQL中的where按行的顺序#前3行,df_data.head(3) 后3行,df_data.tail(3) 指定index, 选择行df.iloc[:3] 和head(3)的效果是一样的 选择列 df.iloc[:,:3] 选择前3列 单元格定位 df.iloc[0,1] 选择第1行第2列的单元格数值 选择区域,df.iloc[[:3...
pd.DataFrame( data:数据 index: 定义行索引,参数接收值为str,如果未指定,将会生成由0开始的整形正序数值,0,1,2,3,4,5,6...,如指定,将会生成我们指定的索引,如ABCDEF...,如果指定索引的话,一定要记得和我们数据的第一维度维度尺寸要相等。 columns: 定义列索引,参数接收值为str,如果未指定,将会生成由...
loc方法是df.loc[row_name, col_name],其使用行名搭配列名使用的,使用频率非常高。 7. iloc iloc的使用方式为df.iloc[row_index, col_index],也是核心的筛选方式,其原理与loc方法非常相似,只是将原来通过行名列名筛选的方式变成了行索引数和列索引数筛选,需要注意iloc方法筛选数据用列表形式筛选数据是左闭右开...
for row_number, row in enumerate(sheet.rows): converted_row = [self._convert_cell(cell, convert_float) for cell in row] if not all(cell == "" for cell in converted_row): last_row_with_data = row_number data.append(converted_row) ...
# Filter rows based on values within a range df[df['Order Quantity'].between(3, 5)] 字符串方法:根据字符串匹配条件筛选行。例如str.startswith(), str.endswith(), str.contains() # Using str.startswith() for filtering rows df[df['Category Name'].str.startswith('Cardio')] ...
df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter(regex='regex') # 随机选择 n 行数据 df.sample(n=5)数据...