筛选列表中，当b列中为’1’时，所有c的值，然后转为list 2 .筛选列表中，当a列中为'one'，b列为'1'时，所有c的值，然后转为list 3 .将a列整列的值，转为list（两种） 4....筛选列表，当a=‘one’时，取整行所有值，然后转为list 具体看下面代码： import pandas as pd from pandas import DataFrame df = DataFrame...c 0 one 1 一 1 one 1 一 2 two 2 二 3 three 3 三 4 four 1 四 5 five 5 五 """ # 筛选列表中...筛选列表中，当a列中为'one'，b列为'1'时，所有c的值，然后转为list a_b_c = df.c[(df['a'] == 'one') & (df['b'] == '1')].tolist()...one', 'one', 'two', 'three', 'four', 'five'] ['one', 'one', 'two', 'three', 'four', 'five'] """ # 筛选列表
本文主要介绍根据给定条件对列表中的元素进行筛序，剔除异常数据，并介绍列表推导式和生成表达式两种方法。。...结论：处理少量数据用列表推导式，处理大量数据用生成器表达式 3.更复杂的筛选条件 有的时候筛选的标准并非如此简单，甚至涉及到异常处理等细节，这个时候可以先将复杂的筛选条件写入函数，该函数返回bool值，...int型数据的判断； filter()函数创建了一个迭代器，前面的list是将该迭代器转换为list数据。...4.实用操作 在使用列表推导式和生成器表达式筛选数据的过程，还可以附带着进行数据的处理工作。...itertools.compress(data, selectors)：该函数会根据selectors中元素的bool值筛选data对应位置的元素，并返回一个迭代器。
上篇文章我们讲解如何基于 transform 缩放但个矩形，实现了 resizeRect 方法。 今天我们再来看看如何对多个图形进行缩放。...合并包围盒 我们需要计算并渲染选中多个图形的包围盒。...如果你对包围盒不熟悉，可以看看这篇简单的入门小文章： 《关于包围盒，你需要知道的那些事》 计算每个图形的 AABB 包围盒，然后给它们做一个 merge。...，计算新的 tramsform 值。...结尾 我是前端西瓜哥，欢迎关注我，学习更多图形编辑器知识。
如果你经常使用Python的第三方科学计算库或者AI库，你会发现这些库的一些方法喜欢一次性返回非常多的值，像下面这样： >>> def calc(): ....... >>> calc() (1, 2, 3, 4, 6) 这是一种严重违背Python编码规范的写法，所以我非常不建议各位跟着数据工程师或者人工智能研究员学习Python入门，这帮人会毁了你的Python...那么如果一个第三方库已经这样写了，而你只想要它返回的前两个数字怎么办？...File "", line 1, in ValueError: too many values to unpack (expected 2) 此时，你可以使用*来把多余的值封装到一个单独的变量中
创建一个 Series 的基本语法如下： ? 上面的 data 参数可以是任意数据对象，比如字典、列表甚至是 NumPy 数组，而index 参数则是对 data 的索引值，类似字典的 key。...对 Series 进行算术运算操作 对 Series 的算术运算都是基于 index 进行的。...条件筛选 用中括号 [] 的方式，除了直接指定选中某些列外，还能接收一个条件语句，然后筛选出符合条件的行/列。比如，我们希望在下面这个表格中筛选出 'W'>0 的行： ?...你可以用逻辑运算符 &（与）和 |（或）来链接多个条件语句，以便一次应用多个筛选条件到当前的 DataFrame 上。举个栗子，你可以用下面的方法筛选出同时满足 'W'>0 和'X'>1 的行： ?...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： ? 如上所示，'A' 列的平均值是 2.0，所以第二行的空值被填上了 2.0。
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件，基于我们给定的规则，对其中的数据加以筛选，将不在指定数据范围内的数据剔除，保留符合我们需要的数据的方法。 ...其中，Excel表格文件具有大量的数据，每一列表示某一种属性，每一行表示某一个样本；我们需要做的，就是对于其中的部分属性加以数据筛选——例如，我们希望对上图中第一列的数据进行筛选，将其中大于2或小于-1...的部分选出来，并将每一个所选出的单元格对应的行直接删除；同时，我们还希望对其他的属性同样加以筛选，不同属性筛选的条件也各不相同，但都是需要将不符合条件的单元格所在的整行都删除。...数据筛选：对DataFrame对象df进行多个条件的筛选操作，使用了逻辑运算符&和比较运算符进行条件组合。...例如，其中的第一行df["inf"] >= -0.2 和 df["inf"] = -
~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...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...创建 DataFrame 创建 DataFrame 的方式有很多，比如，可以把字典传递给 DataFrame 构建器，字典的 Key 是列名，字典的 Value 为列表，是 DataFrame 的列的值...用多个文件建立 DataFrame ~ 按行 本段介绍怎样把分散于多个文件的数据集读取为一个 DataFrame。 比如，有多个 stock 文件，每个 CSV 文件里只存储一天的数据。...注意：如果索引值有重复、不唯一，这种方式会失效。 13. 根据多个类别筛选 DataFrame 预览 movies。 ? 查看 genre（电影类型）列。 ?
~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...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...创建 DataFrame 创建 DataFrame 的方式有很多，比如，可以把字典传递给 DataFrame 构建器，字典的 Key 是列名，字典的 Value 为列表，是 DataFrame 的列的值...最直接的方式是把 ::-1 传递给 loc 访问器，与 Python 里反转列表的切片法一样。 ?...注意：如果索引值有重复、不唯一，这种方式会失效。 13. 根据多个类别筛选 DataFrame 预览 movies。 ? 查看 genre（电影类型）列。 ?
5、略过行和列 默认的read_excel参数假定第一行是列表名称，会自动合并为DataFrame中的列标签。...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。...7、用列表筛选多种数值 ? 8、筛选不在列表或Excel中的值 ? 9、用多个条件筛选多列数据 输入应为列一个表，此方法相当于excel中的高级过滤器功能： ? 10、根据数字条件过滤 ?...11、在Excel中复制自定义的筛选器 ? 12、合并两个过滤器的计算结果 ? 13、包含Excel中的功能 ? 14、从DataFrame获取特定的值 ?...如果想要用特定值查看整个DataFrame，可以使用drop_duplicates函数： ? 15、排序 对特定列排序，默认升序： ?
(f"提取了{len(data)}所大学的排名数据")第三步：筛选和过滤ARWU网站上的大学排名数据要筛选和过滤ARWU网站上的大学排名数据，我们需要使用Python的pandas库来对提取的数据进行处理和分析...具体代码如下：# 导入pandas库import pandas as pd# 将提取的数据列表转换为pandas的DataFrame对象，方便处理和分析df = pd.DataFrame(data)#...打印DataFrame对象的基本信息，包括列名、数据类型、非空值数量等print(df.info())# 打印DataFrame对象的前五行，查看数据内容print(df.head())# 对DataFrame...50分以上的大学")# 打印筛选后的DataFrame对象的前五行，查看数据内容print(df1.head())# 例如，筛选出国家/地区为中国或中国香港或中国台湾的大学，并按世界排名升序排序df2...DataFrame对象的长度，即大学的数量print(f"筛选出{len(df2)}所国家/地区为中国或中国香港或中国台湾的大学")# 打印筛选后的DataFrame对象的前五行，查看数据内容print
describe方法默认只给出数值型变量的常用统计量，要想对DataFrame中的每个变量进行汇总统计，可以将其中的参数include设为all。...它既支持替换全部或者某一行，也支持替换指定的某个或指定的多个数值（用字典的形式），还可以使用正则表达式替换。...在对文本型的数据进行处理时，我们会大量应用字符串的函数，来实现对一列文本数据进行操作[2]。...列操作 数据清洗时，会将带空值的行删除，此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引，可以使用reset_index()重置索引。...] Series 按数字索引选择行 df.iloc[loc] Series 使用切片选择行 df[:5] DataFrame 用表达式筛选行[3] df[bool_vec] DataFrame 除此以外
行中的值满足某个条件 用pandas筛选出Sale Amount大于$1400.00的行。...当在每个数据框中筛选特定行时，结果是一个新的筛选过的数据框，所以可以创建一个列表保存这些筛选过的数据框，然后将它们连接成一个最终数据框。 在所有工作表中筛选出销售额大于$2000.00的所有行。...创建索引值列表my_ sheets，在read_excel函数中设定sheetname等于my_sheets。想从第一个和第二个工作表中筛选出销售额大于$1900.00 的行。...使用Python内置的glob模块和os模块，创建要处理的输入文件列表，并对输入文件列表应用for循环，对所有要处理的工作簿进行迭代。...接下来，计算工作簿级的统计量，将它们转换成一个数据框，然后通过基于工作簿名称的左连接将两个数据框合并在一起，并将结果数据框添加到一个列表中。
** loc索引器 前面讲到了对 DataFrame 的列进行选取，下面要讨论其行的选取。对于表而言，有两种索引器，一种是基于 元素 的 loc 索引器，另一种是基于 位置 的 iloc 索引器。...loc 索引器的一般形式是 loc[*, ] ，其中第一个 * 代表行的选择，第二个 * 代表列的选择，如果省略第二个位置写作 loc[]，这个 * 是指行的筛选。... 在实际的数据处理中，根据条件来筛选行是极其常见的，此处传入 loc 的布尔列表与 DataFrame 长度相同，且列表为 True 的位置所对应的行会被选中， False 则会被剔除。...loc 索引，其遵循的原则与 DataFrame 中用于行筛选的 loc[*] 完全一致，此处不再赘述。 ...iloc索引器 iloc 的使用与 loc 完全类似，只不过是针对位置进行筛选，在相应的 * 位置处一共也有五类合法对象，分别是：整数、整数列表、整数切片、布尔列表以及函数，函数的返回值必须是前面的四类合法对象中的一个
，跟列表的默认索引原理一致即从0开始 同理，对标签索引也支持这样取值。...对dataframe 元素进行操作的方式 对元素进行操作的前提就是先读取到数据，因此能正常读取到数据，修改也就是顺理成章了。...df.append(df2) # 添加新行，使用append 方法即可 # concat 多列连接 # concat函数可以连接多个dataframe数据组成一个更大的dataframe数据 df3...目前而言，使用最多的应该会是读取文本文件的方式，读取到文件后就是一个dataframe 对象，之后的操作都是基于dataframe和series 来。...2).参与运算的如果是两个DataFrame，有可能所有的行、列是一致的，那么运算时对应行列的位置进行相应的算术运算，若行列没有对齐，那么填值NaN。 3).
数据框与R中的DataFrame格式类似，都是一个二维数组。Series则是一个一维数组，类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...)基于字典创建数据框，列名为字典的3个key，每一列的值为key对应的value值 2 查看数据信息 查看信息常用方法包括对总体概况、描述性统计信息、数据类型和数据样本的查看，具体如表2所示： 表2...4 数据筛选和过滤 数据筛选和过滤是基于条件的数据选择，本章2.6.3提到的比较运算符都能用于数据的筛选和选择条件，不同的条件间的逻辑不能直接用and、or来实现且、或的逻辑，而是要用&和|实现。...a的数据使用“且”进行选择多个筛选条件，且多个条件的逻辑为“且”，用&表示In: print(data2[(data2['col2']=='a') & (data2['col3']==True)])...Out: col1 col2 col3 0 2 a True选择col2中值为a且col3值为True的记录使用“或”进行选择多个筛选条件，且多个条件的逻辑为“或”，用|表示
5.6 切割数据 对date字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为data的索引列，列名称为year\month\day。...#pandas.DataFrame.loc pandas.DataFrame.iloc() 允许输入的值：整数5、整数列表或数组[4,3,0]、整数的切片对象1:7 更多关于pandas.DataFrame.iloc..."零食"]') # 多个条件筛选 输出结果： ?...7.3 对结果进行计数求和 data.query('department=="饮料"').count() # 对饮料类型的数据进行筛选后计数 data.query('department...在筛选后的数据中，对money进行求和 输出结果：9.0 8.
5.6 切割数据 对date字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为data的索引列，列名称为year\month\day。...#pandas.DataFrame.loc pandas.DataFrame.iloc() 允许输入的值：整数5、整数列表或数组[4,3,0]、整数的切片对象1:7 更多关于pandas.DataFrame.iloc..."零食"]') # 多个条件筛选 输出结果： ?...7.3 对结果进行计数求和 data.query('department=="饮料"').count() # 对饮料类型的数据进行筛选后计数 data.query('department...# 在筛选后的数据中，对money进行求和 输出结果：9.0 8.
df.describe() df.groupby('类型').count() 使用describe()方法对数据进行统计描述，包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等 使用groupby()方法按'...df[df.类型 == '玄幻魔法'].sort_values(by='推荐') 使用布尔索引筛选出'类型'为'玄幻魔法'的行，并按'推荐'列进行升序排序 数据保存 df = pd.DataFrame...authors, counts, nums): # 使用zip()函数将多个列表按元素进行配对 datas.append([t, name, author, count[:-1], num...]) # 将每个配对的数据以列表形式添加到datas列表中， # count[:-1]表示去掉count末尾的字符（单位） df = pd.DataFrame(datas, columns...进行筛选，只保留类型为'玄幻魔法'的行，并按照推荐列进行升序排序 df = pd.DataFrame(datas, columns=['类型', '书名', '作者', '字数', '推荐']) #
而在选择行和列的时候可以传入列表,或者使用冒号来进行切片索引。...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。...，方法可以通用 选取多行的语法为：变量名.loc[[行index1 行index2,……]] iloc（）方法 iloc的使用与loc完全类似,只不过是针对“位置(=第几个)"进行筛选。..._NoValue'>)返回给定轴上的数组元素的乘积。程序代码 如下所示： 【例】请使用Python对多个数组进行求和运算操作。...axis：轴，0代表行，1代表列，默认是0 ascending:升序或者降序，布尔值,指定多个排序就可以使用布尔值列表，默认是True inplace:布尔值,默认是False,如果值为True
，比如根据性别，如果现在需要根据多个维度进行分组，只需在groupby中传入相应列名构成的列表即可。...无法对特定的列使用特定的聚合函数 无法使用自定义的聚合函数 无法直接对结果的列名在聚合前进行自定义命名 可以通过agg函数解决这些问题： 当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数对应的字符串传入...，本质上都是对于行的筛选，如果符合筛选条件的则选入结果表，否则不选入。...组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回True则会被保留，False则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为DataFrame返回。...在groupby对象中，定义了filter方法进行组的筛选，其中自定义函数的输入参数为数据源构成的DataFrame本身，在之前定义的groupby对象中，传入的就是df[['Height', 'Weight
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