isin/notin,条件范围查询,即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 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...
query('`class` == "F"').groupby('unique_carrier_name').passengers.sum().nlargest(10) ## 根据前10的索引,筛选数据 df.loc[df.unique_carrier_name.isin(carrier_top10.index)] ## 根据前10的索引,筛选数据并选取其中的某列 df.loc[df.unique_carrier_name.isin(carrier_top10.index), 'class']...
query(expr[, inplace]) 使用布尔表达式查询DataFrame的列。radd(other[, axis, level, fill_value]) 获取数据帧和其他元素的加法(二进制运算符radd)。rank([axis, method, numeric_only, …]) 沿轴计算数值数据等级(1到n)。rdiv(other[, axis, level, fill_value]) 获取数据帧和其他元素的浮点除法(二...
Pandas需要NaNs (not-a-number)来实现所有这些类似数据库的机制,比如分组和旋转,而且这在现实世界中是很常见的。在Pandas中,我们做了大量工作来统一所有支持的数据类型对NaN的使用。根据定义(在CPU级别上强制执行),nan+anything会得到nan。所以 >>>np.sum([1, np.nan, 2]) nan 但是 >>>pd.Series([1, np...
处理缺失数据:DataFrame可以包含缺失数据,Pandas 使用NaN(Not a Number)来表示。 数据操作:支持数据切片、索引、子集分割等操作。 时间序列支持:DataFrame对时间序列数据有特别的支持,可以轻松地进行时间数据的切片、索引和操作。 丰富的数据访问功能:通过.loc、.iloc和.query()方法,可以灵活地访问和筛选数据。
要构造一个带有缺失数据的 DataFrame,我们使用 np.nan 来表示缺失值。 或者,您可以将 numpy.MaskedArray 作为数据参数传递给 DataFrame 构造函数,其掩码条目将被视为缺失值。 更多信息请参见缺失数据。 替代构造函数 DataFrame.from_dict DataFrame.from_dict() 接受一个字典的字典或者一个数组序列的字典,并返回一个...
SELECT * FROM frame WHERE col1 IS NOT NULL; In [18]: frame[frame["col1"].notna()] Out[18]: col1 col2 0 A F 1 B NaN 3 C H 4 D I GROUP BY 在pandas 中,SQL 的 GROUP BY 操作是使用同名的 groupby() 方法执行的。groupby() 通常指的是将数据集拆分为组,应用某些函数(通常是聚...
read_sql_query(sql, con[, index_col, …]) 将SQL查询读入DataFrame。 read_sql(sql, con[, index_col, …]) 将SQL查询或数据库表读入DataFrame。 Google BigQuery read_gbq(query[, project_id, index_col, …]) 从Google BigQuery加载数据。 Stata read_stata(filepath_or_buffer[, …]) 将Stata文...
}).query("country == 'USA'") Python变量 要在查询中引用外部变量,请使用@variable_name: importpandasaspdimportnumpyasnp df = pd.DataFrame({'name':['john','david','anna'],'country':['USA','UK',np.nan],'age':[23,45,45] }) ...
b1.0c2.0d NaN a0.0dtype: float64 注意 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"]) ...