【注:df.query()非常好用,可以简化查询】 2.7.1 df.query()的参数详解 df.query( expr,#条件表达式 inplace = False,#是否修改原数据。一般默认为False ** kwargs#dict关键字参数。 ) #df.query()支持以下语法: #1)逻辑运算符:and(&) ,or(|) ,not(~) #2)比较运算符:==,>,<,!=等 #3)算术...
接着《对比Excel,更强大的Python pandas筛选》,我们继续讲解pandas数据框架中的高级筛选,涉及到OR、AND、NOT逻辑。 准备用于演示的数据框架 本文继续使用世界500强公司数据集。首先,我们激活pandas并从百度百科加载数据。下面附上了数据表的屏幕截图,以便于参考。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 importpandasaspd df...
(1)query(expr) expr:查询字符串 通过query使得刚才的过程更加方便简单,下面是使用的例子: data.query("open<24 & open>23").head() 结果: (2)isin(values) 例如判断’open’是否为23.53和23.85: # 可以指定值进行一个判断,从而进行筛选操作 data[data["open"].isin([23.53, 23.85])] 3.2.3 统计运...
df.query("Quantity==95andUnitPrice==182") 示例3 我们现在只需要满足一个条件: df.query("Quantity==95orUnitPrice==182") output 它返回满足两个条件中的任意一个条件的所有列。 我们也可以使用|替代or关键字。 示例4 假设想获得数量不等于95的所有行。最简单的答案是在条件之前使用not关键字或否定操作符...
`eval`方法是Pandas提供的一种计算表达式的方法,可以用来计算字符串形式的表达式。`eval`方法可以用于`query`方法中,用于计算复杂的条件表达式。例如: ```python condition = 'age > 25 and gender == "M"' df.query(condition) #等同于df.query('age > 25 and gender == "M"') ...
通过query使得刚才的过程更加方便简单,下面是使用的例子: 结果: (2)isin(values) 例如判断’open’是否为23.53和23.85: 3.2.3 统计运算 (1)describe 综合分析: 能够直接得出很多统计结果,count, mean, std, min, max 等 (2)统计函数 看一下min(最小值),max(最大值),mean(平均值),median(中位数),var(...
df.query看起来和sql更相似,也更直观该方法对于如下操作是有效的:=,>,< == and,or and, or, &, | not 只能应用到bool值的列 in,not in in, not in注意点:字符串取值要用双引号 逻辑关键字and,or,not(或且非)#Copy# 星期1发布且(&)阅读量>5000的文章 df[(df['weekday']==1) & (df['...
值得一提的是，pandas有一个特定的查询函数，名为query。不过，我将讨论您可以模拟查询、过滤和合并数据的其他方式。我们将介绍您对数据提出的常见场景或问题，将使用Python而不是SQL来完成。在下面，我将概述使用Python编程语言针对Pandas数据帧查询行的几个简单方法。多个条件 图1. 示例数据 作为数据科学家或数据分析...
安装pandas 的最简单方法是作为Anaconda发行版的一部分安装,这是一个用于数据分析和科学计算的跨平台发行版。Conda包管理器是大多数用户推荐的安装方法。 还提供了从源代码安装(#install-source)、从 PyPI 安装(#install-pypi)或安装开发版本(#install-dev)的说明。
通过query使得刚才的过程更加方便简单,下面是使用的例子: data.query("open<24 & open>23").head() 1. 结果: (2)isin(values) 例如判断’open’是否为23.53和23.85: # 可以指定值进行一个判断,从而进行筛选操作 data[data["open"].isin([23.53, 23.85])] ...