import pandas as pd# 创建一个示例数据框data = {'color': ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'red', 'green']}df = pd.DataFrame(data)# 使用 query() 方法和 in 参数来选择颜色为红色、绿色或蓝色的行result = df.query('color in ["red", "green", "blue"]')print(result)输出结果如...
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...
对于Pandas 根据条件获取指定数据,相信大家都能够轻松的写出相应代码,但是如果你还没用过 query,相信你会被它的简洁所折服! 常规用法 先创建一个 DataFrame。 import pandas as pd df = pd.DataFrame( {'A': ['e', 'd', 'c', 'b', 'a'], ...
Pandas的query()函数允许你在DataFrame中执行动态的、类似SQL的查询。其语法如下: df.query('expression') 其中'expression'是一个字符串,表示你想在DataFrame中查找的数据。Pandas会将这个字符串解析为SQL语句,然后执行它。 以下是一些例子: 简单的等于查询: df.query('A == 1') 使用逻辑运算符: df.query('(...
in 和 not in 操作符的 query 方法替代 这里，我们重新生成一个数据集 先来看in操作的query方法 这里的in操作符，表示的是包含的意思，也就是a列的值，在b列中出现的数据行。我们可以从原始数据集看到，a列有a，b，c，d，e，f这几个数据值，b列有a，b，c三个不重复的数据值。那么，a列在b列中出现...
pandas高阶函数eval()和query() https://www.jianshu.com/p/ac45e8d168ea 一、说明 Python数据科学生态环境的强大力量在Numpy和Pandas的基础之上,并通过直观的语法将基本操作转化为c语言:在Numpy里是向量化/广播运算,在pandas里是分组型的运算。 虽然这些抽象功能可以简洁高效的解决很多问题,但是他们经常需要创建...
Pandas DataFrame Query Python python pandas dataframe querying 我正在尝试查询数据帧的值。我的数据由6列组成G-p1,G-p2,G-c,H-p1,H-p2,H-c。所有列的值都是“left”或“right”,因为它们代表父母/孩子是左撇子还是右手基因型或惯用手。我想查询父母和孩子的惯用手的位置。我试过: test1 = pd.DataFrame(...
Pandas 可以说是 在Python数据科学领域应用最为广泛的工具之一。 Pandas是一种高效的数据处理库,它以dataframe和series为基本数据类型,呈现出类似excel的二维数据。 在数据处理过程中,咱们经常会用到数据筛选,Pandas 中提供了数据筛选的多种方法,这里,阳哥来给大家分享下 在Pandas中应用query函数来进行数据筛选。
1. 安装pandas 使用pandas的功能，需要下载pandas包，Anaconda中打开jupyterNotebook，在代码行中输入如下命...
或者使用Python pandas 生成假dataframe - 平凡的文章 - 知乎这个方法生成一个随机的dataframe sample=generate_fake_dataframe(10,cols='ciiiii',col_names=['name','A','B','C','D','E'])sample 1 基本的query操作 sample.query('A == 9') ...