data.where(data>0, -data) out: a b c d 2020-01-01 1.017523 0.838623 0.284684 1.723855 2020-01-02 0.926578 0.374901 1.038738 1.901277 2020-01-03 1.973570 1.225851 0.450821 0.550839 2020-01-04 0.456445 0.557138 0.227323 0.390099 2020-01-05 0.681782 0.380826 0.989172 0.164163 inplace参数 默认情况...
iat,与at类似,不同的是根据position来定位的; WHERE(数据过滤) 在SQL中,过滤是通过WHERE子句完成的: 在pandas中,Dataframe可以通过多种方式进行过滤,最直观的是使用布尔索引: 在where子句中常常会搭配and, or, in, not关键词,Pandas中也有对应的实现: SQL: Pandas: 在where字句中搭配NOT NULL可以获得某个列不为...
Pandas_Select_Data_query() 查询数据除了[ ]、loc、iloc、where外,还有另外一个简洁高效的查询方法——query()。 了解了一下相关操作,简直惊呆了,完全就是英语白话,容易掌握,语句也短,称为短小精悍一点儿都不为过。 学了之后,再也不用写辣么长的查询语句了。 本文就简单介绍一下query()方法的相关操作。 imp...
- 1、首先直接看文档: data.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors=’raise’, try_cast=False, raise_on_error=None) - 2、实例 1、pd.Series( ).where( cond ) 可以过滤不满足cond的值并赋予NaN空...python...
df['foo'] = 100 # 增加一列foo,所有值都是100df['foo'] = df.Q1 + df.Q2 # 新列为两列相加df['foo'] = df['Q1'] + df['Q2'] # 同上# 把所有为数字的值加起来df['total'] =df.select_dtypes(include=['int']).sum(1)df['total'] =df.loc[...
data.drop('m1',axis=1)相当于delete table a where yid='m1' 3.选取和过滤(通俗的说就是sql中按照条件筛选查询) python中因为有行列索引,在做数据的筛选会比较方便 3.1 Series (1)按照行索引进行选择如 obj['b']相当于select * from tb where xid='b' ...
data.iloc[:,-1] # last column of data frame (id) 数据帧的最后一列(id) 可以使用.iloc索引器一起选择多个列和行。 1 2 3 4 5 # Multiple row and column selections using iloc and DataFrame 使用iloc和DataFrame选择多个行和列 data.iloc[0:5] # first five rows of dataframe 数据帧的前五行 ...
import pandas as pdfrom pandas import Series, DataFramex1 = Series([1,2,3,4])x2 = Series(data=[1,2,3,4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])print x1print x2 运行结果: 0 1 1 2 2 3 3 4 dtype: int64 a 1 b 2 c 3 d 4 dtype: int64 ...
select_dtypes() 的作用是,基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列,亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。 # We'll use the same dataframe that we used for read_csvframex = df.select_dtypes(include="...
df.assign(value_cat=np.where(df["Value"]>20,"high","low")).groupby("value_cat").mean() 3、combine_first combine_first方法用于组合两个Series(或DataFrame中的列),从第一个Series中选择值,并用第二个Series中的相应值填充任何缺失的值。