1 实例1 首先生成一个含有A和B两列的数据框,具体代码如下: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) display(df) 得到结果: 接着用query函数筛选满足条件的行,具体代码如下: # 选择 A 列大于 1 且 B 列小于 7 的行 result...
'David'],'Age':[25,30,35,40],'Email':['alice@example.com','bob@example.com','charlie@example.com','david@example.com']}df=pd.DataFrame(data)# 查询年龄大于等于30的记录result=df.query('Age >= 30')print(result)# 查询名字以'A'开头的记录result=df.query('Name.str.startswith("A")...
In [248]: map(lambda frame: frame.query(expr), [df, df2]) Out[248]: 19.3 query() 的 Python 和 pandas 语法比较 类似numpy的语法 In [249]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(n, size=(n, 3)), columns=list('abc')) In [250]: df Out[250]: a b c 0 7 8 9 1 1 0 7...
df.query('Weight.between(@low, @high)').head() 1. 2. 3. # R df %>% filter( between(Weight, 70, 80) ) %>% head() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 随机抽样 pandas和R的sample的功能基本一致。 DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=No...
如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
filtered_df = df.query('Age > 25 and City == "New York"') print(filtered_df) 筛选年龄大于25或来自'Chicago'的行 python filtered_df = df.query('Age > 25 or City == "Chicago"') print(filtered_df) 5. 提供筛选后的DataFrame结果作为验证 由于这里无法直接显示打印结果,您可以在...
现在我有1个数据量较大的dataframe，然后里面有一列叫政策名称，通过df.query('政策名称 in [政策a，...
DataFrame.dtypes 返回数据的类型 DataFrame.ftypes Return the ftypes (indication of sparse/dense and dtype) in this object. DataFrame.get_dtype_counts() 返回数据框数据类型的个数 DataFrame.get_ftype_counts() Return the counts of ftypes in this object. ...
python panda::dataframe常用操作 1、条件查询: result = df.query("((a==1 and b=="x") or c/d < 3))"printresult 2、遍历 a)根据索引遍历 foridxindf.index: dd=df.loc[idx]print(dd) b)按行遍历 foriinrange(0, len(df)): dd=df.iloc[i]print(dd)...
test1 = pd.DataFrame(data) test1 = test1.query({ 'H-p1': 'left', 'H-p2': 'left', 'H-c': 'left'}) train_data = test1 predict_data = test1 model.fit(test1) predict_data = predict_data.copy() predict_data.drop('H-p1', axis=1, inplace=True) predict_data.drop('H-p2',...