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...
pandas可以实现sql实现的所有功能。pandas也是操作结构化数据 两者都是对“表格型”数据进行操作和查询,所以很多语法都能对应起来。 对比判断: 1.select数据查询 2.where按条件查询 3.in和not in的条件查询 4.group by分组统计 5.JOIN数据关联 6.Union数据...python输入功能的实现 ......
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' ...
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.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 ...
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,提供了丰富的数据结构和数据操作功能。其中,.where()是Pandas中的一个函数,用于根据条件对DataFrame或Series进行元素级别的筛选和替换。 使用.where()函数可以将行保留为空,具体操作如下: 首先,导入Pandas库并创建一个DataFrame对象:...
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['new_col'].where(df['new_col'] > 0 , 0)“where”的工作方式是选择符合条件的值，其余值替换为指定值。where(df[‘new_col’]>0, 0)选择“new_col”中大于0的所有值，其余值替换为0。因此，这里也可以视为掩码操作。重要的一点是，Pandas 和Numpy的“where”并不完全相同。我们可以用稍微不同的...