dtype="string[pyarrow]") In [10]: ser_ad = pd.Series(data, dtype=pd.ArrowDtype(pa.string())) In [11]: ser_ad.dtype == ser_sd.dtype Out[11]: False In [12]: ser_sd.str.contains("a") Out[12]: 0 True 1 False 2 False dtype: boolean In [13]: ser_...
print_line() # str.contains 字符串包含查询; 经常用在长字符串中; print(df.loc[df['key'].str.contains('A'), :]) """ key data 0 A 0 3 A 5 6 A 10 """ print_line() # where, 不满足条件的被赋值(默认赋空值) cond = df['key'] =='A' print(df['key'].where(cond, inplac...
由于许多潜在的 pandas 用户对 SQL 有一定的了解,本页旨在提供使用 pandas 执行各种 SQL 操作的一些示例。 如果你是 pandas 的新手,你可能想先阅读 10 分钟入门 pandas 来熟悉这个库。 惯例上,我们导入 pandas 和 NumPy 如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [1]: import pandas as pd In...
df[df['Column'].str.contains('pattern', case=False, na=False)] df[df['Name'].str.contains...
多个表格可以沿列和行进行连接,就像数据库的连接/合并操作一样,提供了用于合并多个数据表的操作。 进入教程介绍 进入用户指南 如何处理时间序列数据? 直达教程… pandas 对于时间序列具有很好的支持,并且有一套丰富的工具用于处理日期、时间和以时间为索引的数据。
or and in string regex use | as or df.columns[df.columns.str.contains('rnk|rank')where np.where, condition, if true value, if false value np.where(df.index.isin(idxs),df.index,'') np.log2 + where np.log2(df['value'],where=df['value']>0)...
pd.read_sql(query, connection_object)# 从SQL表/数据库中读取 pd.read_json(json_string)# 从JSON格式的字符串,URL或文件中读取。 pd.read_html(url)# 解析html URL,字符串或文件,并将表提取到数据帧列表 pd.read_clipboard()# 获取剪贴板的内容并将其传递给...
results = df['grammer'].str.contains("Python")# 提取列名df.columns# 查看某列唯一值(种类)df['education'].nunique()# 删除重复数据df.drop_duplicates(inplace=True)# 某列等于某值df[df.col_name==0.587221]# df.col_name==0.587221 各行判断结果返回...
`pandas.arrays.StringArray` or:class:`pandas.arrays.ArrowStringArray`:class:`bool` :class:`pandas.arrays.BooleanArray`===The ExtensionArray created when the scalar type is :class:`str` is determined by``pd.options.mode.string_storage`` if the dtype is not explicitly given.For all other ca...
df[df['Column'].str.contains('pattern', case=False, na=False)] 使用方式:使用str.contains进行模糊匹配,可指定大小写敏感和处理缺失值。 示例:选择“Name”列包含字母“A”的行。 df[df['Name'].str.contains('A', case=False, na=False)] ...