配合sum和count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。 使用“与”条件进行筛选,条件是年龄大于25岁,并且城市为beijing。筛选后只有一条数据符合要求。 1 2 #使用“与”条件进行筛选 df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) & (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id','city','age','...
1#使用 query 函数进行筛选 2df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]') 在前面的代码后增加 price 字段和 sum 函数。对筛选后的 price 字段进行求和,相当于 excel 中的 sumifs 函数的功能。 1#对筛选后的结果按 price 进行求和 2df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]').p...
http://df.info()<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6 entries, 0 to 5 Data columns (total 6 columns): id 6 non-null int64 date 6 non-null datetime64[ns] city 6 non-null object category 6 non-null object age 6 non-null int64 price 4 non-null float64 dtypes: datet...
在前面的代码后增加 price 字段以及 sum 函数,按筛选后的结果将 price 字段值进行求和,相当于 excel 中 sumifs 的功能。 1#对筛选后的数据按 price 字段进行求和2df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) | (df_inner['city'] == 'beijing'),3['id','city','age','category','gender','price']]...
Excel数据目录下提供了“筛选”功能,用于对数据表按不同的条件进行筛选。Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能。配合sum和count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。 使用“与”条件进行筛选,条件是年龄大于25岁,并且城市为beijing。筛选后只有一条数据符合要求。
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [6, 7, 8, 9, 10]} df = pd.DataFrame(data) 计算列值总和:使用Python循环遍历DataFrame的列,并计算每列的值的总和。 代码语言:txt 复制 column_sums = {} for column in df.columns: column_sums[column] = df[column].sum() 打印结果:将...
df.info()<class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:6entries,0to5Datacolumns(total6columns):id6non-nullint64 date6non-nulldatetime64[ns]city6non-nullobject category6non-nullobject age6non-nullint64 price4non-nullfloat64dtypes:datetime64[ns](1),float64(1),int64(2),object(2)memory usag...
Excel数据目录下提供了“筛选”功能,用于对数据表按不同的条件进行筛选。Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能。配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。 使用“与”条件进行筛选,条件是年龄大于25岁,并且城市为beijing。筛选后只有一条数据符合要求。
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能。配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。使用“与”条件进行筛选,条件是年龄大于25岁,并且城市为 beijing。 #使用“与”条件进行筛选 df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) & (df_inner['city'] == 'beiji ...
import numpy as np import pandas as pd 导⼊外部数据 df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df=pd.DataFrame(pd.read_Excel('name.xlsx'))c ⾥⾯有很多可选参数设置，例如列名称、索引列、数据格式等 直接写⼊数据 df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006],...