read_excel('学生成绩表信息.xlsm') # 筛选出数学和语文成绩同时大于等于70的学生 filter_data = df[(df['数学成绩'] >= 70) & (df['语文成绩'] >= 70)] print(filter_data) 实例8:数据提取:提取个人性别或者生日信息 import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame(columns=['...
import polars as pl import time # 读取 CSV 文件 start = time.time() df_pl_gpu = pl.read_csv('test_data.csv') load_time_pl_gpu = time.time() - start # 过滤操作 start = time.time() filtered_pl_gpu = df_pl_gpu.filter(pl.col('value1') > 50) filter_time_pl_gpu = time.t...
"""filter by multiple conditions in a dataframe df parentheses!""" df[(df['gender'] == 'M') & (df['cc_iso'] == 'US')] 过滤条件在行记录 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """filter by conditions and the condition on row labels(index)""" df[(df.a > 0) & (df...
>>>importpandasaspd>>>pd.test() running: pytest -m"not slow and not network and not db"/home/user/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pandas === test session starts === platform linux -- Python3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.11.0, pluggy-1.0.0rootdir: /home/user plugins: dash-1.19...
在没有任何 NA 的数据中,传递na_filter=False可以提高读取大文件的性能。 verbose 布尔值,默认为False 指示放置在非数字列中的 NA 值的数量。 skip_blank_lines 布尔值,默认为True 如果为True,则跳过空行而不解释为 NaN 值。 日期时间处理 parse_dates 布尔值或整数列表或名称列表或列表列表或字典,默认为False...
从Excel文件中读取数据pandas.read_excel(io,sheet_name,index_col=None,header=0,usecols=None,nrows=None,na_values=None,na_filter=True) io:文件名。 sheet_name:表格名 index_col:指定作为行索引的列。 header:指定作为列名的行。默认为0,表示把第一行作为列名。
.filter(pl.col("Category").is_in(["A","B"])) ) 如果表达式是 Eager 执行,则会多余地对整个 DataFrame 执行 groupby 运算,然后按 Category 筛选。 通过惰性执行,DataFrame 会先经过筛选,并仅对所需数据执行 groupby。 4)表达性 API 最后,Polars 拥有一个极具表达性的 API,基本上你想执行的任何运算都...
Filter by isin() with Non-numeric Index Similarly, If you have values in a list and wanted to filter the DataFrame with these values, useisin()function. Suppose you would like to filter for rows where the non-numeric index value is equal to'Inx_A','Inx_B','Inx_C', or'Inx_AC'it...
序列和数据帧的索引组件是将 Pandas 与其他大多数数据分析库区分开的组件,并且是了解执行多少操作的关键。 当我们将其用作序列值的有意义的标签时,我们将瞥见这个强大的对象。 最后两个秘籍包含在数据分析期间经常发生的简单任务。 剖析数据帧的结构 在深入研究 Pandas 之前,值得了解数据帧的组件。 在视觉上,Pandas ...
列表生成是Python2.0中加入的一种语法,可以非常方便地用来生成列表和迭代器,比如上节中map的两个例子和filter的一个例子可以用列表生成重写为: Python 1 2 3 4 5 [x**2 for x in [1, 2, 3, 4]] # [1, 4, 9 16] [sum(x) for x in zip([1, 2, 3], [5, 6, 7])] # [6, 8, 10...