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 r
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...
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...
sample.query('A == 9') 其操作等同于sample[sample['A'] == 9] 2 带操作符的query #把A>B的所有行列出来 sample.query('A > B') 同样的等同于 sample[sample['A'] > sample['B']] 再来一个 #把A大于7的行列出来 sample.query('A > 7') 也可以做一些稍微复杂的操作 sample.query('A *...
Pandas是基于NumPy的数据分析模块,它提供了大量的数据分析会用到的工具,可以说Pnadas是Python能成为强大数据分析工具的重要原因之一。 导入方式: import pandas as pd Pandas中的数据结构 Pandas中包含三种数据结构:Series、DataFrame和Panel,中文翻译过来就是相当于序列、数据框和面板。
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。
「Python数据分析」Pandas基础,数据选择重量级:query()方法 奕澄羽邦 云南大学 工程管理硕士 2 人赞同了该文章 我们在利用布尔索引,进行数据选择的时候,需要深入理解逻辑操作符,也就是与或非操作。特别是布尔索引对行索引的处理,往往过于冗长和复杂,还需要注意行索引下标的起始位置。这对于非计算机专业的数据分析...
🧩 Pandas核心:两大数据结构秒杀Excel 1️⃣ Series - 一维数据流 想象一下Excel的单列数据拥有了超能力!Series就是带标签的一维数组: ```python import pandas as pd 创建气温数据序列 🌡️ temperatures = pd.Series([22.5, 23.1, 24.8, 21.3], ...
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...
) # query用于条件查询(行) print( df_t.eval(''' (col0 == 'aa') or \ (col0 == 'bb') or \ (col0 == 'cc') ''') ) # eval返回运算结果, 用于执行运算表达式, 在pandas中用于列运算和赋值 print( df_t.query(''' col0.isin(@list_t) ...