标签:Power Query 合并多个CSV文件、文本文件、Excel工作簿等操作是我们日常工作中经常碰到的事,如果一个一个文件复制粘贴,费时费力又容易出错。...如果有一系列CSV文件,每个文件都包含着一名员工的信息,那么如何将这些文件中的员工信息合并到Excel中,Power Query能够帮助你快速完成。...图1 在弹出的对...
query函数用对数据做筛选 这里可以直接使用column name 多个条件的话,可以使用and 或者 or,同样也可以使用& 或者 | df.query('deaths>100 and regiment=="Nighthawks"') 可以引用index df.query('index in (1,2,3)') 这里直接使用index代表了 in 和 not in 就和SQL里一样使用的,看上面的那个例子 df.que...
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['...
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 复制 importpandasaspd df=pd.read_...
逻辑运算是为了方便筛选和过滤数据,使用query()函数可以让逻辑语句更简洁,在query()函数中传入查询字符串,逻辑语句就在查询字符串中。 在查询字符串中,进行条件判断不是用列来判断,而是直接用列索引来判断。当多个条件并列时,因为逻辑运算符的优先级高于比较运算符的优先级,每一个逻辑语句的括号也可以省略。
`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"') ...
逻辑运算是为了方便筛选和过滤数据,使用query()函数可以让逻辑语句更简洁,在query()函数中传入查询字符串,逻辑语句就在查询字符串中。 在查询字符串中,进行条件判断不是用列来判断,而是直接用列索引来判断。当多个条件并列时,因为逻辑运算符的优先级高于比较运算符的优先级,每一个逻辑语句的括号也可以省略。
filtered_df = df.query('height > 170 and age >= 20 and age <= 30') 4.根据索引筛选行 python #筛选出索引为特定值的行 filtered_df = df.loc[['index_1','index_2']] 5.对于非数值型数据筛选 对于类别或字符串类型的数据,可以使用str.contains()、str.startswith()、str.endswith()等方法进...
or:返回满足任意条件的所有记录 示例2 查询数量为95&单位价格为182 ,这里包含单价的列被称为UnitPrice(USD) 因此,条件是 - Quantity == 95 UnitPrice(USD) == 182 那么代码就是: df.query("Quantity == 95 and UnitPrice(USD) == 182") 这个查询会报错: ...
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...