df.loc[df['Customer Country'] == 'United States', 'Customer Country'] = 'USA' iloc[]:也可以为DataFrame中的特定行和列并分配新值,但是他的条件是数字索引 # Update values in a column based on a condition df.iloc[df['Order Quantity'] > 3, 15] = 'greater than 3' # condition = df[...
condition="Age > 30 & Department == 'Sales'"filtered_df=df.query(condition)print(filtered_df) 1. 2. 3. 输出: Name Age Department 2 Charlie 35 Sales 1. 2. 复杂条件过滤 对于更复杂的条件,可以使用apply方法自定义过滤逻辑。 defcustom_filter(row):returnrow['Age']>30androw['Department']in[...
# Filter rows based on valuesina list and select spesific columns df[["Customer Id","Order Region"]][df['Order Region'].isin(['Central America','Caribbean'])] 1. 2. 复制 # UsingNOTisinforfiltering rows df[~df['Customer Country'].isin(['United States'])] 1. 2. query():方法用于...
在Pandas 中,GroupBy 对象的「组索引」是一种类别数据,其值由分组依据列中的唯一值构成。如果我们选择对 GroupBy 对象的某个或某些列进行操作时,可以使用filter()方法来过滤出相应的数据子集。 例如,可以使用filter()方法筛选出销售额大于平均值的记录: import pandas as pd # 创建一个包含不同城市的销售数据的数...
defcustom_filter(row):returnrow['Age']>30androw['Department']in['Sales','Marketing']filtered_df=df[df.apply(custom_filter,axis=1)]print(filtered_df) 输出: 代码语言:txt 复制 Name Age Department 2 Charlie 35 Sales 3 David 40 Marketing ...
# Filter rows based on valuesina list and select spesific columns df[["Customer Id","Order Region"]][df['Order Region'].isin(['Central America','Caribbean'])] 代码语言:javascript 复制 # UsingNOTisinforfiltering rows df[~df['Customer Country'].isin(['United States'])] ...
数据过滤 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Pyt ho n连接工具(例如 MySQL数据库需要安装mysql...
可以基于列名的过滤、基于条件的过滤、使用列表推导式和使用filter函数的方法进行过滤,如下, import pandas as pd # 创建示例DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12] ...
# or df[df['Order Quantity'] > 3] isin([]):基于列表过滤数据。df (df (column_name”).isin ([value1, ' value2 '])) # Using isin for filtering rows df[df['Customer Country'].isin(['United States', 'Puerto Rico'])] # Filter rows based on values in a list and select spesifi...
可以基于列名的过滤、基于条件的过滤、使用列表推导式和使用filter函数的方法进行过滤,如下, import pandas as pd # 创建示例DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12] ...