如何使用~isin组合来实现isin的反向选择,即notin的效果: 通过将~操作符应用于isin函数的结果,我们可以实现类似于SQL中NOT IN的效果。这允许我们筛选出DataFrame中不包含指定值的行。 具体的python代码示例: 下面是一个示例,展示如何在DataFrame中使用~isin来过滤数据: python import pandas as pd # 创建一个示例...
#如果是一个DataFrame, #首先就是列名要存在, #并且需要df中行列位置和B对应的行列位置一一匹配,才返回TRUE df.isin(other) 0 True False 1 False False 2 True True other = pandas.DataFrame({ 'C': [1, 3, 3, 2], 'D': ['e', 'f', 'f', 'e'] }) #因为AB列皆不在,因此都为False df...
其中data_4和data_5的结果如下图2:从data_4和data_5的结果可以看出:当isin()接收DataFrame类型数据时,其返回的结果相当于将两个DataFrame(一个是data,一个是isin中接收的参数)按照index和column对齐,若在相应位置上两个DataFrame的值相等则为True,否则为False。 图2 其中data_6的结果如下图3:当isin()接收Seri...
先是定义一个参考列表,DataFrame里的一列通过tolist()转换为列表,然后将这两个列表都转换成集合set,然后用difference的方法做差集,再将差集转换回列表,然后再用isin进行筛选。 从最好理解的来: 方法一:pandas没有isnotin,我们自己定义一个。 a.定义函数: b.运用函数: 方法二:使用列表的not in方法 + 简单函数...
如何实现 SQL 的 IN 和NOT IN 的等价物? 我有一个包含所需值的列表。这是场景: df = pd.DataFrame({'country': ['US', 'UK', 'Germany', 'China']}) countries_to_keep = ['UK', 'China'] # pseudo-code: df[df['country'] not in countries_to_keep] 我目前的做法如下: df = pd.Dat...
DataFrame对象有一个query()方法,它允许使用表达式进行选择。 例如,想要后去b列值位于a列 和c列之间的行 In [215]: n = 10 In [216]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(n, 3), columns=list('abc')) In [217]: df Out[217]: a b c ...
isin/notin,条件范围查询,即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where,仍然是执行条件查询,但会返回全部结果,只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值,可用于筛选或屏蔽值 query,按列对dataframe执行条件查询,一般可用常规的条件查询替代 ...
将Excel中的的数据读入数据框架DataFrame后,可以非常方便的进行各种数据处理。 21.1 列间求和 求总分(总分=语文+数学+英语) 对于上一章所提到的学生成绩表,仅用一个语句即可完成总分计算,并填充。 df['总分']=df['语文']+df['数学']+df['英语'] ...
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4), columns=['A','B','C','D']) df.A >0# 布尔索引df[df.A >0]# 布尔索引应用 过滤筛选df.D = [0,1,0,2] df['E']=['a','a','c','b']# 多条件、或条件,并不是同时成立df[df.isin({'D':[0,1],'E':['a','d'] ...
除了使用isin函数之外,还可以使用其他方法来删除DataFrame中某列元素为0的行。以下是另一种方法: import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 0, 5], 'B': [0, 0, 0, 4, 0]}) # 删除'A'列元素为0的行 ...