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'...
data={}withpd.ExcelFile('iris.xls')asxls:#读取Sheet1,不指定索引,指定NA值解释为NaNdata['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 data['Sh...
df.Q1.sort_values() df.sort_values('Q4') df.sort_values(by=['team', 'name'],ascending=[True, False]) 其他方法: s.sort_values(ascending=False) # 降序 s.sort_values(inplace=True) # 修改生效 s.sort_values(na_position='first') # 空值在前 # df按指定字段排列 df.sort_values(by=[...
df[df["户籍地址"].str.contains("黑龙江")] query()查询方法也可以用来筛选数据,比如查询“语文”成绩大于“数学”成绩的行记录。 df.query("语文 > 英语") 输出: select_dtypes()方法可用于筛选某些数据类型的变量或列。举例,我们仅选择具有数据类型'in...
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 复制 values_1=np.random.randint(10,size=10)values_2=np.random.randint(10,size=10)years...
这个问题非常类似于这个问题,但我想使用pandas.DataFrame.query。假设我们有一个pandas.DataFrame。我喜欢使用A筛选列A的字符串长度不等于3的行。importpandasas pddf = pd.DataFrame({'A' : ['hi', 'hello', 'day', np.nan], 'B' 浏览2提问于2018-08-29得票数 3 ...
根据条件筛选数据是数据分析过程中的常见操作, Pandas 也提供了很多过滤方法, 比如 条件[ ], 比如loc/iloc. 相比之下, query() 做为查询函数, 语句更贴近自然语言, 多条件筛选更加易读 values_1=np.random.randint(10,size=10)values_2=np.random.randint(10,size=10)years=np.arange(2010,2020)groups=['...
1. Query 我们有时需要根据条件筛选数据,一个简单方法是query函数。为了更直观理解这个函数,我们首先创建一个示例 dataframe。 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','A','B','B','C','A'...
NaN(notanumber)是Pandas中表示非数值或缺失值的符号。 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. series对象具有values和index属性 s2.values Out:array([10,20,30],dtype=int64) s2.index Out:Index(['a','b','c'],dtype='object') 1. 2. ...
NaN(不是一个数字)是 pandas 中使用的标准缺失数据标记。 来自标量值 如果data是一个标量值,则必须提供一个索引。该值将被重复以匹配索引的长度。 In [12]: pd.Series(5.0, index=["a","b","c","d","e"]) Out[12]: a5.0b5.0c5.0d5.0e5.0dtype: float64 ...