DataFrame的query方法是Pandas库中一个强大的工具,它允许你使用字符串表达式来筛选DataFrame中的数据。这种方法非常适合于快速的交互式数据分析,因为它允许你使用类似于SQL的查询语法来选择数据。 如何在query方法中传递参数 在query方法中传递参数主要有两种方式: 使用@符号:在查询表达式中,可以通过@符号来引用外部定义的...
二、query函数实例 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...
通过在DataFrame上使用.query()方法可以进行查询。下面是该方法的基本语法: ('condition') 其中,condition是一个字符串,表示我们希望的查询条件。条件可以使用列名、运算符、常量以及逻辑运算符组合而成。 3. 如果我们想查询DataFrame中符合某个数值条件的数据,可以使用如下方式: ...
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...
DataFrame对象有一个query()方法,它允许使用表达式进行选择。 例如,想要后去b列值位于a列 和c列之间的行 In [215]: n = 10 In [216]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(n, 3), columns=list('abc')) In [217]: df Out[217]: a b c ...
DataFrame是pandas库中的一种数据结构,类似于表格或电子表格的数据结构。它由多个列组成,并且每列可以是不同的数据类型。DataFrame可以方便地进行数据分析和处理,提供了各种强大的功能和方法。 正则表达式查询语法 正则表达式是一种用来描述、匹配和查找字符串的工具。它使用一些特殊字符和语法来表示匹配的模式。以下是一些...
将DataFrame 中的数据转换为 Excel 值,后者将数据返回到 Excel 网格。 若要将 DataFrame 转换为 Excel 值,请选择包含 DataFrame 的单元格,然后选择“插入数据”图标。 以下屏幕截图显示了 DataFrame 旁边的此图标的示例。 选择“插入数据”图标将打开一个菜单,其中包含与数据相关的值列表。
DataFrame.query(expr, inplace=False, **kwargs),用于通过boolean表达式来查询dataframe中的列。 主要参数为expr,它是字符串表达式,有如下说明: 可以引用变量,方法是在变量前添加一个@字符,例如@a + b。 可以在反引号内将包含空格或运算符的列名引用起来。 这样,您还可以转义以数字开头或Python关键字的名称。
df.assign里面通过关键字参数传递,参数名会作为列名,参数值会作为列的值。 df.query df.query,从名字上也能看出来这是用于筛选的。 importpandasaspd df = pd.DataFrame( {"name": ["mashiro","satori","koishi","kurisu","nagsia"],"age": [17,17,16,18,21],"height": [161,155,154,172,158],...
DataFrame中对各列数据按照条件筛选query()函数 选择题下列说法正确的是?import pandas as pdmyDF = pd.DataFrame({'A':['Python', 'C', 'Python',],'B':[1,2,3]})print("【显示】myDF:");print(myDF)print('''【执行】myDF.query("A=='Python'"):''')print(myDF.query("A=='Python'"...