1.字段抽取 抽出指定位置数据slice(start,stop) 2.字段拆分 按指定字符sep,拆分已有字符串 split(sep,n,expand=False) sep分隔符,n分割后新增列数,expand是否扩展开为数据框,默认False 3.重置索引 df.set_index('列名') 4.抽取记录 根据条件对数据进行抽取 df[condition] 返回DataFrame condition类型: 比较运算...
根据一定条件,对数据进行抽取,格式: df[condition] 其中:condition表示过滤条件 返回值为DataFrame 常用的condition类型有: 比较运算:== , < , > , >= , <= , != 范围运算:between(left,right) 空置运算:isnull(column) 字符匹配:str.contains(patten,na = False) contains方法的API 可以实现模糊搜索,支持...
「pandasで任意の位置の値を取得・変更するat, iat, loc, iloc」を参考にしました。 似た内容として記事「DataFrameレシピ: データ抽出条件」にブールインデックスやquery関数を使った抽出方法も書いています。 環境 2021年2月にGoogle Colaboratory使っています。そのため、Pythonやそのパッケージは...
# 如果要取出多个列,则可以通过 [列名组成的列表] ,其返回值为一个 DataFrame ,例如从表中取出性别和姓名两列: df[['Gender','Name']].head() 1. 2. # 此外,若要取出单列,且列名中不包含空格,则可以用 . 列名 取出,这和 [列名] 是等价的: df.Name.head() 1. 2. 0 Gaopeng Yang 1 Changqian...
>>>data=pd.DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4,'k2':[1,1,2,3,3,4,4]}) >>>data k1 k2 0 one 1 1 one 1 2 one 2 3 two 3 4 two 3 5 two 4 6 two 4 >>>dup=data.duplicated() #检查重复值 >>>dup 0 False ...
还是Dataframe.loc这个函数的知识点。 由于loc还可以判断条件是否为True DataDF.loc[:,'UnitPrice']>0 一般来说价格不能为负,所以从逻辑上来说如果价格是小于0的数据应该予以筛出 #删除异常值:通过条件判断筛选出数据 #查询条件 querySer=DataDF.loc[:,'Quantity']>0 ...
```code returns = np.diff( arr ) / arr[ : -1] #diff返回的数组比收盘价数组少一个元素 [/code] np.std(c) 标准差 对数收益率 ```code logreturns = np.diff( np.log(c) ) #应检查输入数组以确保其不含有零和负数 [/code] where 可以根据指定的条件返回所有满足条件的数 组元素的索引值。
在实际的数据处理中,根据条件来筛选行是极其常见的,此处传入 loc 的布尔列表与 DataFrame 长度相同,且列表为 True 的位置所对应的行会被选中,False 则会被剔除。 【e】* 为函数 这里的函数,必须以前面的四种合法形式之一为返回值,并且函数的输入值为 DataFrame 本身。假设仍然是上述复合条件筛选的例子,可以把逻辑...
In [94]: col = data[2] In [95]: col[np.abs(col) > 3] Out[95]: 41 -3.399312 136 -3.745356 Name: 2, dtype: float64 #要选出全部含有“超过3或-3的值”的行,你可以在布尔型 DataFrame中使用any方法: In [96]: data[(np.abs(data) > 3).any(1)] #根据这些条件,就可以对值进行设...