注意:筛选和删除操作默认返回的是一个新的DataFrame,不会改变原始的DataFrame。 六、实战演练 假设我们有一个包含学生信息的DataFrame,我们要筛选出年龄大于15且城市为"New York"的学生。 import pandas as pd # 创建一个包含学生信息的DataFrame student_data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Davi...
我们将手动创建一个示例 DataFrame,以便进行后续的筛选操作。创建的 DataFrame 将包含一些学生的基本信息,例如姓名、年龄和课程。 data={'姓名':['张三','李四','王五','赵六','田七'],'年龄':[20,21,22,23,20],'课程':['数学','英语','数学','科学','英语']}df=pd.DataFrame(data)print(df) 1...
步骤2:创建一个示例 DataFrame 接下来,我们可以创建一个示例 DataFrame。这个 DataFrame 将用于演示如何进行包含筛选。下面是例子代码: # 创建示例数据data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'Age':[24,27,22,32,29],'City':['New York','Los Angeles','New York','Chicago','Los ...
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…
Python利用df[''].str.contains()对dataframe筛选某字段包含(模糊匹配)某些值的记录 实现代码 import pandasas pd df = {'地址':['北京','上海','长沙','北京省会','广州市区'],'table':['user','student','course','sc','book']} df = pd.DataFrame(df) ...
一、选取几列组成新的dataframe: df = df[['A列列名', 'S列列名', 'H列列名']] 二、选取某列'STATUS'里面元素为"ACTIVE"的行,即删掉列STATUS元素不是ACTIVE的行 df = df[df['STATUS'] == "ACTIVE"] (单项条件搜索,类似SELECT ALL WHERE df.STATUS = ACTIVE) ...
在Python中,我们可以使用pandas库来处理数据框(DataFrame)对象。要在DataFrame中执行包含条件的字符串,可以使用pandas的条件筛选功能。 假设我们有一个名为df的DataFrame对象,其中包含一个名为column的字符串列,我们想要筛选出包含特定条件的字符串。下面是如何执行此操作的步骤: 导入必要的库和模块: 代码语言:txt ...
1. 基础知识回顾：掌握DataFrame的基本操作是关键，例如使用布尔索引筛选特定值的行。2. 筛选特定值的行：使用布尔索引来定位满足条件的行，如筛选年龄大于30的行。3. 删除特定值的行：利用drop方法，可以删除满足条件的行，如删除年龄大于30的行。4. 筛选特定值的列：类似地，通过布尔索引筛选特定值的...
【Python】dataframe条件筛选 data[data['城市']=='广州市'][['第一产业增加值','第二产业增加值','第三产业增加值']] 1.筛选字段['城市']为'广州市'的行 2.筛选列为['第一产业增加值','第二产业增加值','第三产业增加值']
在dataframe中,我们可以使用特定的列名或索引来选择某一列的数据,并进行自定义方法的筛选。 具体的方法包括: 1.使用列名进行筛选:使用dataframe[column_name]可以选择对应列的数据,例如df['column1']可以选择column1列的数据。 2.使用索引进行筛选:使用dataframe.iloc方法可以进行基于索引的筛选,例如df.iloc[:,0]...