import numpy as npimport pandas as pd1.query 我们有时需要根据条件过滤一个数据帧。过滤数据帧的一个简单方法是query函数。让我们首先创建一个示例数据帧。values_1 = np.random.randint(10, size=10)values_2 = np.random.randint(10, size=10)years = np.arange(2010,2020)groups = ['A','A','B'...
df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]') 6、对筛选后的结果按prince进行求和 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]').price.sum() 七、数据汇总 主要函数是groupby和pivote_table 1、对所有的列进行计数汇总 代码语言:jav...
df_query = df.query('Count > 30 and Rank < 20')df_query.head() df_query = df.query("Gender == 'MALE'")df_query.head() 在上面的例子中,使用df.query()来选择Count大于30且Rank小于30的行,第二次使用df.query()来选择Gender为'MALE'的行。 原始的DataFrame df保持不变,df_query返回过滤后...
pandas.DataFrame.query(self,expr,inplace=False,**kwargs) 参数作用: expr:要评估的查询字符串; inplace=False:查询是应该修改数据还是返回修改后的副本 kwargs:dict关键字参数 首先生成一段df: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 values_1=np.random.randint(10,size=10)values_2=np.rando...
where,仍然是执行条件查询,但会返回全部结果,只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值,可用于筛选或屏蔽值 query,按列对dataframe执行条件查询,一般可用常规的条件查询替代 get,由于series和dataframe均可以看做是类字典结构,所以也可使用字典中的get()方法,主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时,与字典...
Pandas SQL Query Exercises, Practice and Solution: Write a Pandas program to count the NaN values of all the columns of locations file.
df.pivot(index='姓名', columns='科目', values='成绩') 输出: pivot()其实就是用set_index()创建层次化索引,再用unstack()重塑 df1.set_index(['姓名','科目']).unstack('科目') 数据分组与数据透视表更是一个常见的需求,groupby()方法可以用于...
ExcelFile('iris.xls') as xls: #读取Sheet1,不指定索引,指定NA值解释为NaN data['Sheet1'] = pd.read_excel(xls, 'Sheet1', index_col=None,na_values=['NA']) #读取Sheet2,指定表格第二、三列为组合索引 data['Sheet2'] = pd.read_excel(xls, 'Sheet2', index_col=[1,2]) 重点看看 ...
Series类型包含index和values两个部分: index 获得索引 values 获得数据 由ndarray或字典创建的Series,操作类似ndarray或字典类型 pandas的DataFrame类型 DataFrame类型由共用相同索引的一组列组成 DataFrame是一个表格型的数据类型,每列值类型可以不同 DataFrame既有行索引、也有列索引 ...
pandas.DataFrame.query(self,expr,inplace=False,**kwargs) 参数作用: expr:要评估的查询字符串; inplace=False:查询是应该修改数据还是返回修改后的副本 kwargs:dict关键字参数 首先生成一段df: values_1=np.random.randint(10,size=10)values_2=np.random.randint(10,size=10)years=np.arange(2010,2020)...