in 和 not in 操作符的 query 方法替代 这里，我们重新生成一个数据集 先来看in操作的query方法 这里的in操作符，表示的是包含的意思，也就是a列的值，在b列中出现的数据行。我们可以从原始数据集看到，a列有a，b，c，d，e，f这几个数据值，b列有a，b，c三个不重复的数据值。那么，a列在b列中出现...
使用query() 方法,只需要使用 not 运算符: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.query('Embarked not in ("S","C")') 以下输出显示了从皇后镇 (‘Q’) 出发的乘客以及缺失值的乘客: 说到缺失值,该怎么查询缺失值呢,当应用于列名时,我们可以使用 isnull() 方法查找缺失值: 代码语...
当使用 query() 方法执行查询时,该方法将结果作为 DataFrame 返回,原始 DataFrame 保持不变。如果要更新原始 DataFrame,需要使用 inplace 参数,如下所示: df.query('Embarked == "S"', inplace=True) 当inplace 设置为 True 时,query() 方法将不会返回任何值,原始 DataFrame 被修改。 指定多个条件查询 我们...
df.loc[[1],:] # get the row whose index is 1; return as adataframe 但是使用 query() 方法,使得事情变得更加直观: df.query('index==1') 结果如下 如果要检索索引值小于 5 的所有行: df.query('index<5') 结果如下 我们还可以指定索引值的范围: df.query('6 <= index < 20') 结果如下 ...
query()顾名思义,是pandas中专门执行数据查询的API,其实早在2014年,pandas0.13版本中这个特性就已经出现了,随着后续众多版本的迭代更新,目前pandas中的query()已经进化得非常好用(笔者目前使用的pandas版本为1.1.0)。 首先从一个实际例子认识一下query()的用法,这里我们使用到「netflix」电影与剧集发行数据集,包含了...
2.3 支持in与not in判断 query()支持Python原生的in判断以及not in判断,从而简化了多条件判断,比如我们针对netflix数据集想找出release_year等于2018或2019的作品: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 netflix.query("release_year in [2018, 2019]") ...
使用==/!=将值列表与列进行比较与使用in/not in类似。 In [275]: df.query('b == ["a", "b", "c"]')Out[275]:a b c d0 a a 2 61 a a 4 72 b a 1 63 b a 2 14 c b 3 65 c b 0 26 d b 3 37 d b 2 18 e c 4 39 e c 2 010 f c 0 611 f c 1 2# pure ...
使用query() 方法,只需要使用 not 运算符: 复制 df.query('Embarked not in ("S","C")') 1. 以下输出显示了从皇后镇 (‘Q’) 出发的乘客以及缺失值的乘客: 说到缺失值,该怎么查询缺失值呢,当应用于列名时,我们可以使用 isnull() 方法查找缺失值: ...
in df.query('a in b')out:abcd0aa381aa262ba463ba484cb275cb33 一般方法 df[df.a.isin(df.b)]out:abcd0aa381aa262ba463ba484cb275cb33 not in df.query('a not in b')out:
query()顾名思义,是pandas中专门执行数据查询的API,其实早在2014年,pandas0.13版本中这个特性就已经出现了,随着后续众多版本的迭代更新,目前pandas中的query()已经进化得非常好用(笔者目前使用的pandas版本为1.1.0)。 首先从一个实际例子认识一下query()的用法,这里我们使用到「netflix」电影与剧集发行数据集,包含了...