pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...
df.query('name=="Vienna"') df.query('opulation>1e6 and area<1000') 它们更短,与MultiIndex配合得很好,而且逻辑运算符优先于比较运算符(=不需要括号),但它们只能按行过滤,而且你不能通过它们修改DataFrame。 一些第三方库可以使用SQL语法直接查询DataFrames(duckdb[3]),或者通过将DataFrame复制到SQLite并将结...
df7 = pandas.read_sql_query('select id,username,password,nickname from sys_user', engine, index_col='id') print(df7) engine.connect().close() #关闭连接、释放资源 ##说明:如果通过表名加载二维表数据,也可以将上面的函数换成read_sql_table。 df8 = pandas.read_sql_table('sys_user', engine...
1. Query Query是pandas的过滤查询函数,使用布尔表达式来查询DataFrame的列,就是说按照列的规则进行过滤操作。 用法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pandas.DataFrame.query(self,expr,inplace=False,**kwargs) 参数作用: expr:要评估的查询字符串; ...
2.DataFrame.query 使df的筛选变得可读性更高，比如df.loc[(df['a'] > df['b']) & (df['c'...
query()函数是终极工具。借助它，您可以像使用 SQL 查询数据库表一样方便地查询 Pandas DataFrames。
在这个例子中,数据是根据单一条件过滤的。在应用 query() 方法之前,列名中的空格已被替换为“_”。 # importing pandas package import pandasaspd # making data framefromcsv file data= pd.read_csv("employees.csv") # replacing blank spaces with'_'data.columns=[column.replace("","_")forcolumnindat...
(5)DataFrame行和列的选取还可以通过query方法实现。 display(df5.query(' year>2001')) display(df5.query('year>2001 & year<2003')) DataFrame数据的编辑 (1)增加数据 增加一行直接通过append方法传入字典结构数据即可。增加列时,只需为要增加的列赋值即可创建一个新的列。 data1 = {'city':'兰州',...
query和eval方法在 2014年 1 月 3 日的 0.13.0 版本中首次加入,它们允许使用者以传入字符串表达式(Expression)的形式来对 DataFrame 进行操作。 用法一:条件筛选与查询 前面分所述的写法其实可以变成这样: # query iris.query("sepal_length > 5 & petal_length ...
pddata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],'Age': [25, 30, None, 40, 45],'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Miami']}df = pd.DataFrame(data)# 使用 info 函数获取 DataFrame 的信息df.info()输出：<class 'pandas.core.frame....