与(AND)条件: 如果你想要筛选满足多个条件的行,可以使用and关键字。例如,筛选年龄大于25且收入大于8000的数据: python result = df.query('年龄 > 25 and 收入 > 8000') print(result) 或(OR)条件: 如果你想要筛选满足至少一个条件的行,可以使用or关键字。例如,筛选年龄大于25或城市为广州的数据:...
【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...
然而，另一种对具有多个条件的行进行切片的方法是通过query，它计算布尔表达式，这里可以使用or。
or and in string regex where np.log2 + where df.col.where 用一个df更新另一个df 查找overlap和多出来的index/column 在整个df中搜索关键字,类似ctrl+F to_dict map+dict.get(),如果dic里没有key,用原来的 idxmax, 找到每行最大值的name loop df[col].items() query from dict 比 pd.Series快得...
df.query():查询符合某个条件语句的 and or == != < > <= >= ###添加一列的值等于df其中两列的加和 df[colname]=Series ###add row : df.loc[rowname]==series ###分组求和 df.groupby():可以指定某列进行求和df.groupby("姓名")
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(...
在query方法中,我们可以同时使用多个查询条件来进行筛选。例如: ('A > 2 and (B < 30 or C == "D")') 上述代码表示筛选出df这个DataFrame中,满足A列大于2,并且满足B列小于30或者C列等于”D”的所有行。 使用引号转义 如果在查询条件中需要使用引号,我们可以使用双引号或单引号来将查询条件括起来。例如:...
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==95andUnitPrice(USD)==182") 这个查询会报错: 但是为什么报错?
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。
2 query()函数 query函数中的布尔表达式中,行列索引名、字符串、and/not/or/&/|/~/not in/in/==/!=、四则运算符等都是合法的 df.query('(Address in ["street_6","street_7"])&(Weight>(70+10))&(ID in [1303,2304,2402])') 重复元素处理(duplicated和drop_duplicates) ...