Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行，可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行，可以使用isin。...3、由于Python的运算符优先级规则，&绑定比=。 因此，最后一个例子中的括号是必要的。...column_name'] >= A & df['column_name'] <= B 被解析为 df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B 以上就是Python...DataFrame根据列值选择行的方法，希望对大家有所帮助。
-11a072b58d5f 用Python扫描目录中的文件并选择想要的： ?...使用index_col参数可以操作数据框中的索引列，如果将值0设置为none，它将使用第一列作为index。 ?...1、从“头”到“脚” 查看第一行或最后五行。默认值为5，也可以自定义参数。 ? 2、查看特定列的数据 ? 3、查看所有列的名字 ? 4、查看信息 查看DataFrame的数据属性总结： ?...Python提供了许多不同的方法来对DataFrame进行分割，我们将使用它们中的几个来了解它是如何工作的。...2、查看多列 ? 3、查看特定行 这里使用的方法是loc函数，其中我们可以指定以冒号分隔的起始行和结束行。注意，索引从0开始而不是1。 ? 4、同时分割行和列 ? 5、在某一列中筛选 ?
每个括号内的列表都代表了我们 dataframe 中的一行，每列都以 key 表示：我们正在处理一个国家的排名，人均 GDP（以美元表示）及其名称（用「国家」）。...如果要查看特定数量的行，还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...请注意，Python 索引从0开始，而不是1，这样，如果要调用 dataframe 中的第一个值，则使用0而不是1！你可以通过在圆括号内添加你选择的数字来更改显示的行数。试试看！...选择属于以 s 开头的国家的行。 现在可以显示一个新 dataframe，其中只包含以 s 开头的国家。使用 len 方法快速检查（一个用于计算 dataframe 中的行数的救星！）...事实上，你将要重复我们所有的计算，包括反映每个国家的人口列的方法！看看你是否可以在刚刚启动的 Python notebook 中执行此操作。
通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...代码和输出结果如下所示: （3）使用“how”参数合并 关键技术：how参数指定如何确定结果表中包含哪些键。如果左表或右表中都没有出现组合键,则联接表中的值将为NA。...在Python中通过调用DataFrame对象的mode()函数实现行/列数据均值计算,语法如下:语法如下: mode(axis=0, numeric_only=False, dropna=True)...按照数据进行排序，首先按照C列进行降序排序，在C列相同的情况下，按照B列进行升序排序。
但是如果我们想要所有的名字都小写呢?...如何处理缺失的值 在研究数据时，您很可能会遇到缺失值或null值，它们实际上是不存在值的占位符。最常见的是Python的None或NumPy的np.nan，在某些情况下它们的处理方式是不同的。...处理空值有两种选择: 去掉带有空值的行或列 用非空值替换空值，这种技术称为imputation 让我们计算数据集的每一列的空值总数。...首先，我们将该列提取到它自己的变量: revenue = movies_df['revenue_millions'] 这里使用方括号是我们在DataFrame中选择列的一般方法。...如果您还记得我们从零开始创建DataFrames时，dict的键最后是列名。现在，当我们选择DataFrame的列时，我们使用方括号，就像访问Python字典一样。
逗号之前的冒号表示选择所有行，逗号之后的::-1表示反转所有的列，这就是为什么country这一列现在在最右边。 6....最后，你可以通过apply()函数一次性对整个DataFrame使用这个函数： ? 仅需一行代码就完成了我们的目标，因为现在所有的数据类型都转换成float: ? 8....如果你想要进行相反的过滤，也就是你将吧刚才的三种类型的电影排除掉，那么你可以在过滤条件前加上破浪号： ? 这种方法能够起作用是因为在Python中，波浪号表示“not”操作。 14....如果我们只想保留第0列作为city name，我们仅需要选择那一列并保存至DataFrame: ? 17....如果你不是对所有列都感兴趣，你也可以传递列名的切片： ? 21.
因为在之前的文章中已经详细的介绍了这两种方法，因此我们将简单介绍。更详细的可以查看【公众号：早起python】之前的文章。...五、查询数据集 现在我们已经了解了如何根据索引访问大型数据集的子集。现在，我们继续基于数据集列中的值选择行以查询数据。例如，我们可以创建一个DataFrame仅包含2010年之后打过的比赛。...仅包含其中列中的值"year_id"大于的行2010。...接下来要说的是如何在数据分析过程的不同阶段中操作数据集的列。...如果我们为列选择正确的数据类型，则可以显着提高代码的性能。我们再看一下nba数据集的列： >>> df.info() ? 有十列具有数据类型object。
许多在线服务允许其用户将网站中的表格数据导出到CSV文件中。CSV文件将在Excel中打开，几乎所有数据库都具有允许从CSV文件导入的工具。标准格式由行和列数据定义。...文件的每一行都是表的一行。各个列的值由分隔符-逗号（，），分号（;）或另一个符号分隔。CSV可以通过Python轻松读取和处理。...csv.QUOTE_MINIMAL-引用带有特殊字符的字段 csv.QUOTE_NONNUMERIC-引用所有非数字值的字段 csv.QUOTE_NONE –在输出中不引用任何内容 如何读取CSV文件...开发阅读器功能是为了获取文件的每一行并列出所有列。然后，您必须选择想要变量数据的列。 听起来比它复杂得多。让我们看一下这个例子，我们会发现使用csv文件并不是那么困难。...在仅三行代码中，您将获得与之前相同的结果。熊猫知道CSV的第一行包含列名，它将自动使用它们。 用Pandas写入CSV文件 使用Pandas写入CSV文件就像阅读一样容易。您可以在这里说服。
要选择列，请在方括号[]之间使用列标签。 注意 如果您熟悉 Python dictionaries，选择单个列与基于键选择字典值非常相似。...要选择列，请在方括号[]之间使用列标签。 注意 如果你熟悉 Python dictionaries，选择单个列与基于键选择字典值非常相似。...记住，DataFrame 是二维的，具有行和列两个维度。 转到用户指南 有关索引的基本信息，请参阅用户指南中关于索引和选择数据的部分。 如何从DataFrame中过滤特���行？...请记住，DataFrame是二维的，具有行和列两个维度。 转到用户指南 有关索引的基本信息，请参阅用户指南中关于索引和选择数据的部分。 如何从DataFrame中筛选特定行？...当特别关注表中位置的某些行和/或列时，请在选择括号[]前使用iloc运算符。 在使用loc或iloc选择特定行和/或列时，可以为所选数据分配新值。
中，这些函数的用法和运算规则都相同，运算结果的数据结构也都相同。...在进行除法运算时，如果被除数是0，得到的结果可能是inf(表示无穷大，与Python的浮点数精度有关)，也可能是NaN(空值)。在后面的所有运算中都一样。...fillna(value): 运算出结果后，将所有空值的位置都填充成指定值。 在算术运算函数中，可以使用fill_value参数，在运算前先填充数据。 ?...在Series与DataFrame进行算术运算时，默认会将Series看成是一行数据(而不是一列)，在add()函数中，axis参数默认为1或'columns'。...如果Series的索引与DataFrame的列索引相同，会将Series依次与DataFrame中的每一行数据进行运算，得到一个新的DataFrame。 2.
如果列的数据类型为数字，则还将显示平均值、标准偏差以及最小值和最大值。所有这些统计信息都是通过对数据的一次传递来计算的。 ?...在筛选Vaex DataFrame时不会复制数据，而是仅创建对原始对象的引用，在该引用上应用二进制掩码。用掩码选择要显示的行，并将其用于将来的计算。...这是因为代码只会创建虚拟列。这些列仅包含数学表达式，并且仅在需要时才进行评估。此外，虚拟列的行为与任何其他常规列都相同。注意，其他标准库将需要10 GB的RAM才能进行相同的操作。...你能想象在纽约市被困出租车中超过3个小时吗？无论如何，我们要保持开放的态度，并考虑所有花费时间少于3小时的行程： ? 现在，让我们研究出租车的平均速度，同时选择一个合理的数据范围： ?...从describe方法的输出中，我们可以看到在fare_amount，total_amount和tip_amount列中有一些疯狂的异常值。对于初学者，任何这些列中的任何值都不应为负。
如上，如果 Pandas 在两个 Series 里找不到相同的 index，对应的位置就返回一个空值 NaN。...交叉选择行和列中的数据 我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引中某些特定级别的数据。比如，我们需要找到所有 Levels 中，Num = 22 的行： ?...请注意，如果你没有指定 axis 参数，默认是删除行。 删除列： ? 类似的，如果你使用 .fillna() 方法，Pandas 将对这个 DataFrame 里所有的空值位置填上你指定的默认值。...比如，将表中所有 NaN 替换成 20 ： ? 当然，这有的时候打击范围太大了。于是我们可以选择只对某些特定的行或者列进行填充。比如只对 'A' 列进行操作，在空值处填入该列的平均值： ?...在 Pandas 里，主要用到 3 种方法： 首先是 .unique() 方法。比如在下面这个 DataFrame 里，查找 col2 列中所有不重复的值： ?
操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...逗号前面的分号表示选择所有行，逗号后面的 ::-1 表示反转列，这样一来，country 列就跑到最右边去了。 6. 按数据类型选择列 首先，查看一下 drinks 的数据类型： ?...一行代码就可以解决这个问题，现在所有列的值都转成 float 了。 ? 8....用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？ 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?...用 dropna() 删除列里的所有缺失值。 ? 只想删除列中缺失值高于 10% 的缺失值，可以设置 dropna() 里的阈值，即 threshold. ? 16.
这种方式很好，但如果你还想把列名变为非数值型的，你可以强制地将一串字符赋值给columns参数： ? 你可以想到，你传递的字符串的长度必须与列数相同。...Africa 0.7 14 0 25 Algeria 3 Europe 12.4 312 138 245 Andorra 4 Africa 5.9 45 57 217 Angola 逗号之前的冒号表示选择所有行...你可以对前两列使用astype()函数： ? 但是，如果你对第三列也使用这个函数，将会引起错误，这是因为这一列包含了破折号（用来表示0）但是pandas并不知道如何处理它。...最后，你可以通过apply()函数一次性对整个DataFrame使用这个函数： ? 仅需一行代码就完成了我们的目标，因为现在所有的数据类型都转换成float: ?...按列从多个文件中构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。但是如果数据集中的每个文件包含的列信息呢？
Pandas 排序方法入门 快速提醒一下，DataFrame是一种数据结构，行和列都带有标记的轴。您可以按行或列值以及行或列索引对 DataFrame 进行排序。...行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...如果有两个或更多相同的品牌，则按 排序model。在列表中指定列名的顺序对应于 DataFrame 的排序方式。 更改列排序顺序 由于您使用多列进行排序，因此您可以指定列的排序顺序。...使用排序方法修改你的 DataFrame 在所有的例子你迄今所看到的，都.sort_values()和.sort_index()已经返回数据帧对象时，你叫那些方法。这是因为在熊猫排序不工作到位默认。...在本教程中，您学习了如何： 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index(
下图所示为pandas如何存储我们数据表的前十二列： 可以注意到，这些数据块没有保持对列名的引用，这是由于为了存储dataframe中的真实数据，这些数据块都经过了优化。...两者都占用相同的内存存储量，但无符号整型由于只存正数，所以可以更高效的存储只含正数的列。 用子类型优化数值型列 我们可以用函数pd.to_numeric()来对数值型进行向下类型转换。...你可以看到这些字符串的大小在pandas的series中与在Python的单独字符串中是一样的。...我们先选择其中一个object列，开看看将其转换成类别类型会发生什么。这里我们选用第二列：day_of_week。 我们从上表中可以看到，它只包含了7个唯一值。...注意这一特殊列可能代表了我们一个极好的例子——一个包含近172000个数据的列只有7个唯一值。 这样的话，我们把所有这种类型的列都转换成类别类型应该会很不错，但这里面也要权衡利弊。
我们已经学习了使用单括号进行简单的列提取，并且使用fillna()在列中输入null值。下面是您需要经常使用的其他切片、选择和提取方法。...要将列提取为DataFrame，需要传递的是列表。...为了进一步说明这一点，我们选择多行。 你会如何使用列表呢?在Python中，只需使用像example_list[1:4]这样的括号进行切片。...条件筛选 我们已经讨论了如何选择列和行，但是如果我们想要进行条件选择呢?...与isnull()类似，它返回Series真值和假值:对于雷德利·斯科特导演的电影为真，对于非雷德利·斯科特导演的电影为假。 我们想过滤掉所有不是雷德利·斯科特导演的电影，换句话说，我们不想要假电影。
、非空值的数量、每个列中的数据类型以及DataFrame使用了多少内存。...请注意，在我们的movies数据集中，Revenue和Metascore列中有一些明显的缺失值。我们将在下一讲中处理这个问题。 快速查看数据类型实际上非常有用。...False:删除所有重复项。 由于我们在前面的例子中没有定义keep代码，所以它默认为first。这意味着如果两行是相同的，panda将删除第二行并保留第一行。...使用last有相反的效果:第一行被删除。 另一方面，keep将删除所有重复项。如果两行是相同的，那么这两行都将被删除。...如果您想知道为什么要这样做，一个原因是它允许您在数据集中查找所有副本。当条件选择显示在下面时，您将看到如何做到这一点。
每个人对此列表中的项目的支持，部署方式以及用户如何使用都各不相同。...将列表传递给DataFrame的[]运算符将检索指定的列，而Series将返回行。 如果列名没有空格，则可以使用属性样式进行访问： 数据帧中各列之间的算术运算与多个Series上的算术运算相同。...该技术很重要，并且存在，因为它是访问这些值的一种非常高性能的方法。 选择数据帧的列 使用[]运算符选择DataFrame特定列中的数据。 这与Series不同，在Series中，[]指定了行。...DataFrame对象中的列集都不相同，则 Pandas 将用NaN填充这些值。...这是一个与布尔选择类似的过程，在该过程中，我们选择了除要删除的行以外的所有行。 假设我们要从sp500中除去除前三个记录以外的所有记录。 执行此任务的片是[:3]，它返回前三行。
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