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...
我们注意到,在这里我们需要在查询的条件下引用 DataFrame 两次,而使用 query() 方法,就简洁多了: df.query('Embarked in ("S","C")') 查询结果如下 如果要查找所有不是从南安普敦(‘S’)或瑟堡(‘C’)出发的乘客,可以在 Pandas 中使用否定运算符 (~): df[~((df['Embarked'] == 'S') | (df[...
我们注意到,在这里我们需要在查询的条件下引用 DataFrame 两次,而使用 query() 方法,就简洁多了: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.query('Embarked in ("S","C")') 查询结果如下 如果要查找所有不是从南安普敦(‘S’)或瑟堡(‘C’)出发的乘客,可以在 Pandas 中使用否定运算符 (...
df[(df['Embarked'] == 'S') | (df['Embarked'] == 'C')] 我们注意到,在这里我们需要在查询的条件下引用 DataFrame 两次,而使用 query() 方法,就简洁多了: df.query('Embarked in ("S","C")') 查询结果如下 如果要查找所有不是从南安普敦(‘S’)或瑟堡(‘C’)出发的乘客,可以在 Pandas 中...
我们注意到,在这里我们需要在查询的条件下引用 DataFrame 两次,而使用 query() 方法,就简洁多了: df.query('Embarkedin("S","C")') 查询结果如下: 如果要查找所有不是从南安普敦(‘S’)或瑟堡(‘C’)出发的乘客,可以在 Pandas 中使用否定运算符 (~): ...
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过滤...
Pandas DataFrame Query Python python pandas dataframe querying 我正在尝试查询数据帧的值。我的数据由6列组成G-p1,G-p2,G-c,H-p1,H-p2,H-c。所有列的值都是“left”或“right”,因为它们代表父母/孩子是左撇子还是右手基因型或惯用手。我想查询父母和孩子的惯用手的位置。我试过: test1 = pd.DataFrame(...
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。
我们注意到,在这里我们需要在查询的条件下引用 DataFrame 两次,而使用 query() 方法,就简洁多了: 复制 df.query('Embarked in ("S","C")') 1. 查询结果如下: 如果要查找所有不是从南安普敦(‘S’)或瑟堡(‘C’)出发的乘客,可以在 Pandas 中使用否定运算符 (~): ...
在pandas中,选取DataFrame对象中的指定行和列可以使用方法 .loc()。 A. loc() 方法用于通过标签选择行和列。可以使用标签或标签列表来指定要选择的行和列。 B. query() 方法用于根据条件表达式选择行。 C. filter() 方法用于按照指定的条件过滤行或列。 D. select() 方法不是pandas DataFrame对象的方法...