1defread_table_by_name(self, table_name):2"""3读取table_name表4:return: dataframe对象 所有的评价对象及其数据5"""6field_list = []#target表的所有字段的列表7field_data = []#存放某一字段的所有数据8frame_data =pd.DataFrame()910self._cursor =self._connect.cursor()11sql ="select COLUMN_...
1、筛选出列值等于标量的行,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行,用isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # some_values是可迭代对象 3、多种条件限制时使用&,&的优先级高于>=或<=,所以要注意括号的使用 df.loc[(df['column_name'...
'Princi','Gaurav','Anuj'],'Age':[27,24,22,32],'Address':['Delhi','Kanpur','Allahabad','Kannauj'],'Qualification':['Msc','MA','MCA','Phd']}# Convert the dictionary into DataFramedf=pd.DataFrame(data)# select two rows and# column "name" to "Address"# Means...
df['column_name'] # 通过标签选择数据 df.loc[row_index, column_name] # 通过位置选择数据 df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter...
{'A': 4, 'B': 5} 你可以在使用 str 和 len 方法后使用 min max df["A"].str.len().max() df["A"].str.len().min() df["Column Name"].str.len().max() df["Column Name"].str.len().min()
要检索单个可索引或数据列,请使用方法select_column。这将使你能够快速获取索引。这些返回一个结果的Series,由行号索引。目前这些方法不接受where选择器。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [565]: store.select_column("df_dc", "index") Out[565]: 0 2000-01-01 1 2000-01-02 2 2000-...
可以使用NamedAgg来完成列的命名 iris_gb.agg( sepal_min=pd.NamedAgg(column="sepal length (cm)", aggfunc="min"), sepal_max=pd.NamedAgg(column="sepal length (cm)", aggfunc="max"), petal_mean=pd.NamedAgg(column="petal length (cm)", aggfunc="mean"), petal_std=pd.NamedAgg(column="...
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...
Series s.loc[indexer] DataFrame df.loc[row_indexer,column_indexer] 基础知识 如在上一节介绍数据结构时提到的,使用[](即__getitem__,对于熟悉在 Python 中实现类行为的人)进行索引的主要功能是选择较低维度的切片。以下表格显示了使用[]索引pandas 对象时的返回类型值: 对象类型 选择 返回值类型 Series seri...
{column_name: arg Dict}Dict,其中arg Dict对应于pandas的关键字参数。to_datetime()对于不支持本机datetime的数据库(如SQLite)特别有用。 原转化的DataFrame各个字段数据类型为: 现在我们将time也转化为datetime形式: sql_table ='metric_value' df_sql=pd.read_sql(sql_table,engine,parse_dates=['time']) ...