我有一个要求,我想在pandas.query() 中使用 LIKE 关键字(LIKE 类似于 SQL)查询数据框。 即:我正在尝试执行pandas.query(“column_name LIKE ‘abc%’”)命令但失败了。 我知道另一种方法是使用 str.contains(“abc%”) 但这不符合我们的要求。 我们想在 pandas.query() 中执行 LIKE。我该怎么做? 如果必...
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...
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...
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...
有两种方法可以使用cuDF加速Pandas,一种是使用cuDF库,也是Python的第三方库,和Pandas API基本一致,只要用它来处理数据就可以基于GPU加速。 import cudf # 创建一个 GPU DataFrame df = cudf.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}) 其他代码 第二种是加载cudf.pandas 扩展程序来加速Pandas的源...
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'], ...
like -- 进行筛选 模糊名查询 axis=0-- 按行 axis=1-- 按列 注意:仅按照标签筛选,不对数据内容进行过滤! 2.pd.filter # 构建测试集importpandasaspdimportnumpyasnp df = pd.DataFrame(np.array(([1,2,3],[4,5,6])), index=['mouse','rabbit'], ...
python pandas 数据筛选 Table of Contents 示例数据: 1. 选取头尾数据 1.1 head head()方法默认选取Dataframe的前五行数据 df.head() 1. 1.2 tail tail()方法默认选取Dataframe的末尾五行数据 df.tail() 1. 2. 选取列数据 2.1 df[col] col表示列名,传入指定列名选择指定列...
) # 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) ...