20 Python数据分析——pandas列运算与条件索引是基于Python的出租车GPS数据分析的第20集视频,该合集共计47集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
一、 选取几列组成新的dataframe: df = df[['A列列明', 'S列列明', 'H列列明']] 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) 三、选取'BADTHING'列为 元素空的...
首先我们调用Pandas程序包,把目标EXCEL文件读进来赋值给data并查看以下数据是否正常读入。 import pandas as pddata=pd.read_excel('D:/temp/员工综合绩效分析.xlsx',sheet_name='综合绩效分析')data.head() 1. 确认文件读入无误后,我们先来去除一下某一列,比如最后一列“业务考试”: data=data.drop('业务考...
按照IIN列等于0,且count_same列等于1筛选dataframe数据: tn=df2[(df2['IIN']0)&(df2['count_same']1)]print(tn)
根据条件对数据进行抽取 df[condition] 返回DataFrame condition类型: 比较运算符 ==,<,> df[df.comments>100] 范围运算:between(left,right) df[df.comments.between(10,100)] 空值运算:pandas.isnull(column) df[df.title.isnull()] 字符匹配:str.contains(patten,na=Frase) df[df.title.str.contains('...
返回满足条件的行的位置索引。 使用.query()Pandas还提供了一个.query()方法,它允许我们使用字符串表达式来筛选数据框中的行。以下是一个示例: # 使用.query()选择年龄大于30的行 df_filtered_query = df.query('Age > 30') 在这个例子中,我们使用了.query()来选择年龄大于30的行。'Age > 30'是一个...
Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,它提供了高效、灵活的数据结构和数据分析功能。在处理数据时,经常需要根据特定条件选择满足条件的行,并且只选择其中的一部分列进行操作。 要选择特定行满足条件的列,可以使用pandas的DataFrame数据结构和相关方法。DataFrame是一个二维表格,类似于Excel中的数据表,它由行...
importpandasaspd data = {"number":[1,1,np.nan,np.nan,2,2,1,2,2],"letter":['a','b',np.nan,np.nan,'c','d','b','c','d'],"label":[1,1,9,9,2,2,1,2,2],"label2":[33,12,9,9,2,2,1,2,2]} dataset1 = pd.DataFrame(data)#初始化DataFrame 得到数据集dataset1prin...
今天讲讲pandas模块:根据条件对Df进行筛选 Part 1:示例 已知df_1,有3列["value1", "value2", "value3"], 不同筛选条件下,获取新的df 筛选条件1:value2列大于0.6,且,value3列小于5,获得df_2 筛选条件2:value2列大于0.6,或,value3列小于5,获得df_3 ...
使用条件索引筛选出行为第二、三行,列为第二行大于5的列。 importpandasaspd# 创建一个示例的 DataFramedata={'A': [1, 2, 3],'B': [4, 6, 8],'C': [7, 9, 11]}df=pd.DataFrame(data)# 使用条件索引筛选出行为第二、三行,列为第二行大于5的列,filtered_df=df.loc[1:3,df.iloc[1,:]>...