(1)单条件筛选 我们可以使用布尔索引来对DataFrame进行单条件筛选。筛选出列A中大于2的行: ```python result = df[df['A'] > 2] print(result) ``` 输出结果如下: ``` A B C 2 3 7 11 3 4 8 12 ``` (2)多条件筛选 除了单条件筛选外,我们还可以使用逻辑运算符(、|、~)来进行多条件筛选。
# 添加条件列 df['条件列'] = [True, False, True, False] # 添加第一列数据 df['列1'] = [1, 2, 3, 4] # 添加第二列数据 df['列2'] = ['A', 'B', 'C', 'D'] 最终的DataFrame将如下所示: 代码语言:txt 复制 条件列 列1 列2 0 True 1 A 1 False 2 B 2 True 3 C 3 ...
1.6 在dataframe中加入新的行 append方法可以将 series 和 字典就够的数据作为dataframe的新一行插入。 In [34]: s2 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], index=['A', 'B', 'C', 'D']) In [35]: result = df1.append(s2, ignore_index=True) 1. 2. 3. 表格列字段不同的表合并...
确认文件读入无误后,我们先来去除一下某一列,比如最后一列“业务考试”: data=data.drop('业务考试',1) 1. 这里用到的是drop命令,意思是“丢弃”;第二个参数是坐标轴方向的设定0或默认为纵向,1为横向,意思是告诉drop命令横向丢弃列,不要纵向丢弃行。 那如果我要丢弃多个列呢?这时候我们就需要把所有要丢弃...
Python Dataframe可以通过条件表达式来基于条件创建新列值。可以使用numpy.where()函数、DataFrame.loc[]方法或DataFrame.apply()方法来实现。 下面是三种常见的方法: 使用numpy.where()函数: 代码语言:txt 复制 import numpy as np import pandas as pd
定义新增列的计算条件和公式: 假设我们要根据列'A'和列'B'的值来计算新列'C'的值,条件是:如果列'A'的值大于2,则新列'C'的值为列'A'和列'B'的和;否则,新列'C'的值为列'A'的值。 使用DataFrame的.apply()方法或向量化操作按条件计算新列的值: 这里我们使用向量化操作,因为它通常比.apply()方法...
6.按条件切片 直接上例子~~~ 先导入需要的包,生成一个6行6列的随机df import numpy as np import pandas as pd import random np.random.seed(5)#设置种子 a=np.random.randint(1,10,(6,6))#生成随机矩阵 col=[chr(i) for i in range(65,71)]#生成大写字母列表 row=[chr(i) for i in range...
这其实就是一个灵活使用条件提取表中单元格的问题,提取单元格的值赋给另一个单元格上。 提取单元格的值有这么几种方法以及区别: df2.loc[df2.名称==i,df2.columns=='2023-01-11数值'],这样提取出来的是dataframe格式 ,提取值的时候后面加.iloc[0,0] ...