query()还支持Python的in和not比较运算符的使用,是Series或DataFrame的isin方法的一个简单替代 In [256]: df = pd.DataFrame({'a': list('aabbccddeeff'), 'b': list('aaaabbbbcccc'), ...: 'c': np.random.randint(5, size=12), ...: 'd': np.random.randint(9, size=12)}) ...: In...
使用正则表达式查询DataFrame 使用pandas库查询DataFrame中的数据非常简单。pandas提供了query()方法,可以直接使用字符串形式的查询语句进行查询。下面是一些示例代码: importpandasaspd# 创建一个示例DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'Age':[25,30,35,40],'Email':['alice@example.com'...
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...
对dataframe的某个列,执行正则匹配,筛选相应行 query in AI检测代码解析 importpandasas 1. AI检测代码解析 df=pd.DataFrame({"x": [1,2,3],"y": ['ab','bc','cd']}) 1. AI检测代码解析 df.query("x in [1,2]") 1. AI检测代码解析 x_in=[2,3] df.query('x in @x_in') 1. 2. ...
df = pd.DataFrame(data)# 使用布尔索引筛选年龄大于30的人 filtered_df = df[df['Age'] > 30]print(filtered_df)2. isin 方法 `isin` 方法用于检查DataFrame中的值是否属于指定的列表，并返回一个布尔Series，这个布尔Series可以用来进行进一步的筛选操作。示例代码：# 筛选居住在特定城市的人 cities_of_...
若要使用 Excel 中的 Python 处理外部数据,请通过输入=PY函数在单元格中启用 Python。 接下来,使用 Excel 中的 Pythonxl()公式引用 Excel 元素,如 Power Query 查询。 对于此示例,请将xl("Categories")输入到 Excel 中的 Python 单元格。 Python 单元格现在显示 DataFrame 中的类别数据,正如xl(...
Francisco','Los Angeles']}df=pd.DataFrame(data)name_list=['Alice','Bob']df.query("Name in ...
在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。 因此，它并不具备查询的灵活性。而括号符号[]可以灵活地基于条件...
test1 = pd.DataFrame(data) test1 = test1.query({ 'H-p1': 'left', 'H-p2': 'left', 'H-c': 'left'}) train_data = test1 predict_data = test1 model.fit(test1) predict_data = predict_data.copy() predict_data.drop('H-p1', axis=1, inplace=True) predict_data.drop('H-p2',...
DataFrame.query(expr, inplace=False, **kwargs) expr -- 查询字符串 inplace -- 是否修改原数据框 2.实操 importpandasaspdimportnumpyasnp df = pd.DataFrame({'A':range(1,6),'B':range(10,0,-2),'C':2}) df''' A B C 0 1 10 2 ...