文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pandas中选择和过滤数据的终极指南

Python pandas库提供了几种选择和过滤数据的方法，如loc、iloc、[]括号操作符、query、isin、between等等 本文将介绍使用pandas进行数据选择和过滤的基本技术和函数。...无论是需要提取特定的行或列，还是需要应用条件过滤，pandas都可以满足需求。 选择列 loc[]:根据标签选择行和列。...condition = df['Order Quantity'] > 3 df[condition] # or df[df['Order Quantity'] > 3] isin([]):基于列表过滤数据...提供了很多的函数和技术来选择和过滤DataFrame中的数据。...最后，通过灵活本文介绍的这些方法，可以更高效地处理和分析数据集，从而更好地理解和挖掘数据的潜在信息。希望这个指南能够帮助你在数据科学的旅程中取得更大的成功！

25810

SQL - where条件里的!=会过滤值为null的数据

=会过滤值为null的数据 在测试数据时忽然发现，使用如下的SQL是无法查询到对应column为null的数据的： 1 select * from test where name !...= 'Lewis'; 本意是想把表里name的值不为Lewis的所有数据都搜索出来，结果发现这样写无法把name的值为null的数据也包括进来。 上面的!...=换成也是一样的结果，这可能是因为在数据库里null是一个特殊值，有自己的判断标准，如果想要把null的数据也一起搜索出来，需要额外加上条件，如下： 1 select * from test where...null值的比较 这里另外说下SQL里null值的比较，任何与null值的比较结果，最后都会变成null，以PostgreSQL为例，如下： 1 2 3 4 select null !...另外有些函数是不支持null值作为输入参数的，比如count()或者sum()等。

1.9K40
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

精通 Pandas：1~5

数据子集和过滤：它提供了简单的数据子集和过滤，这些过程是进行数据分析的基础。 简洁明了的代码：其简洁明了的 API 使用户可以更加专注于手头的核心目标，而不必编写大量的脚手架代码来执行日常任务。...数据帧创建 数据帧是 Pandas 中最常用的数据结构。...面板的操作功能集相对欠发达，不如序列和数据帧丰富。 总结 总结本章，numpy.ndarray是 Pandas 数据结构所基于的基岩数据结构。...any()方法返回布尔数据帧中是否有任何元素为True。 all()方法过滤器返回布尔数据帧中是否所有元素都是True。 其来源是这里。...由于并非所有列都存在于两个数据帧中，因此对于不属于交集的数据帧中的每一行，来自另一个数据帧的列均为NaN。

18.7K10

pandas基础：idxmax方法，如何在数据框架中基于条件获取第一行

标签：pandas idxmax()方法可以使一些操作变得非常简单。例如，基于条件获取数据框架中的第一行。本文介绍如何使用idxmax方法。...什么是pandasidxmax idxmax()方法返回轴上最大值第一次出现的索引。 例如，有4名ID为0,1,2,3的学生的测试分数，由数据框架索引表示。...图1 idxmax()将帮助查找数据框架的最大测试分数。...默认情况下，axis=0： 学生3的Math测试分数最高 学生0的English测试分数最高 学生3的CS测试分数最高 图2 还可以设置axis=1，以找到每个学生得分最高的科目。...图3 基于条件在数据框架中获取第一行 现在我们知道了，idxmax返回数据框架最大值第一次出现的索引。那么，我们可以使用此功能根据特定条件帮助查找数据框架中的第一行。

8.1K20

Pandas 功能介绍（二）

条件过滤 我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤 体感的舒适适湿度是40-70，我们试着过滤出体感舒适湿度的数据 最后整合上面两种条件，在一季度体感湿度比较舒适的数据 列排序 数据按照某列进行排序...df 拼接起来 垂直（行）拼接，pd.concat([df1,df2],axis=0)，水平（列）拼接，pd.concat([df1,df2],axis=1) 基于索引关键字合并 Pandas 还提供了像...datetime') 在 DataFrame 中查找 NaN 每行有多少 NaN，df.isnull().sum() Dataframe 中 NaN 的总数，上面统计出来的数量求和，df.isnull(...通过这两次的分享，我们已经了解了 pandas 数据处理常用的方式方法。...文件内容简单说明： 文件地址： bikeshare.zip 云+社区：[数据分析工具] Pandas 功能介绍（二） 知乎：[数据分析工具] Pandas 功能介绍（二）

1.6K60

Python数据分析 | 基于Pandas的数据可视化

进行数据分析的灵活操作，但同时作为一个功能强大的全能工具库，它也能非常方便地支持数据可视化，而且大部分基础图像绘制只要一行代码就能实现，大大加速了我们的分析效率，本文我们介绍pandas可视化及绘制各种图形的方法...一、基本绘图函数plot Series 和 DataFrame 上的可视化功能，只是围绕matplotlib库plot()方法的简单包装。...例如，这是一个箱线图，代表对[0,1）上的一个随机变量的10个观测值的五个试验。...本系列教程涉及的速查表可以在以下地址下载获取： Pandas速查表 NumPy速查表 Matplotlib速查表 Seaborn速查表 拓展参考资料 Pandas可视化教程 Seaborn官方教程 ShowMeAI...系列教程推荐 图解Python编程：从入门到精通系列教程 图解数据分析：从入门到精通系列教程 图解AI数学基础：从入门到精通系列教程 图解大数据技术：从入门到精通系列教程

85461

Pandas 功能介绍（二）

条件过滤 我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤 image.png 体感的舒适适湿度是40-70，我们试着过滤出体感舒适湿度的数据 image.png 最后整合上面两种条件，在一季度体感湿度比较舒适的数据...，我们可以简单两个 df 拼接起来 垂直（行）拼接，pd.concat([df1,df2],axis=0)，水平（列）拼接，pd.concat([df1,df2],axis=1) 基于索引关键字合并 Pandas..., on='datetime') 在 DataFrame 中查找 NaN 每行有多少 NaN，df.isnull().sum() Dataframe 中 NaN 的总数，上面统计出来的数量求和，df.isnull...apply，不过，现在介绍另外一种方式 image.png 通过这两次的分享，我们已经了解了 pandas 数据处理常用的方式方法。...二） 博客园：[数据分析工具] Pandas 功能介绍（二）

1.2K70

30 个 Python 函数，加速你的数据分析处理速度！

Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。...12.Groupby 函数 Pandas Groupby 函数是一个多功能且易于使用的功能，可帮助获取数据概述。它使浏览数据集和揭示变量之间的基本关系更加容易。 我们将做几个组比函数的示例。...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易，而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡列的直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。...ser= pd.Series([2,4,5,6,72,4,6,72]) ser.pct_change() 29.基于字符串的筛选 我们可能需要根据文本数据（如客户名称）筛选观测值（行）。...30.设置数据帧样式 我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。

8.9K60

Pandas Sort：你的 Python 数据排序指南

最常见的数据分析是使用电子表格、SQL或pandas 完成的。使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据并提供高性能的数据操作能力。...从分析的角度来看，城市条件下的 MPG 是决定汽车受欢迎程度的重要因素。除了城市条件下的 MPG，您可能还想查看高速公路条件下的 MPG。...以下代码基于现有mpgData列创建了一个新列，映射True了mpgData等于Y和NaN不等于的位置： >>> >>> df["mpgData_"] = df["mpgData"].map({"Y":...Automatic 4-spd 1993 NaN [100 rows x 11 columns] 要改变这种行为，并有丢失的数据第一次出现在你的数据帧，可以设置na_position到first...默认情况下，此参数设置为last，将NaN值放置在排序结果的末尾。要改变这种行为，并在你的数据帧先有丢失的数据，设置na_position到first。

13.9K00

python对100G以上的数据进行排序，都有什么好的方法呢

学习 Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法。最常见的数据分析是使用电子表格、SQL或pandas 完成的。...使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据并提供高性能的数据操作能力。...从分析的角度来看，城市条件下的 MPG 是决定汽车受欢迎程度的重要因素。除了城市条件下的 MPG，您可能还想查看高速公路条件下的 MPG。...Automatic 4-spd 1993 NaN [100 rows x 11 columns] 要改变这种行为，并有丢失的数据第一次出现在你的数据帧，可以设置na_position到first...默认情况下，此参数设置为last，将NaN值放置在排序结果的末尾。要改变这种行为，并在你的数据帧先有丢失的数据，设置na_position到first。

10K30

【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

本篇文章总结了常用的46个Pandas数据工作方法，包括创建数据对象、查看数据信息、数据切片和切块、数据筛选和过滤、数据预处理操作、数据合并和匹配、数据分类汇总以及map、apply和agg高级函数的使用方法...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。...常用方法如表4所示： 表4 Pandas常用数据筛选和过滤方法 方法用途示例示例说明单列单条件以单独列为基础选择符合条件的数据In: print(data2[data2['col3']==True])...a NaN选择所有值为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...col2值为b的记录 5 数据预处理操作 Pandas的数据预处理基于整个数据框或Series实现，整个预处理工作包含众多项目，本节列出通过Pandas实现的场景功能。

4.7K20

加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...x.max() - x.min()# Apply this on dframe that we've just created above dframe.apply(fn) isin() lsin () 用于过滤数据帧...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。

6.6K20

加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...x.max() - x.min()# Apply this on dframe that we've just created above dframe.apply(fn) isin() lsin () 用于过滤数据帧...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。

7.5K30

12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...x.max() - x.min()# Apply this on dframe that we've just created above dframe.apply(fn) isin() lsin () 用于过滤数据帧...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。

6.2K10

20个Pandas数据实战案例，干货多多

今天我们讲一下pandas当中的数据过滤内容，小编之前也写过也一篇相类似的文章，但是是基于文本数据的过滤，大家有兴趣也可以去查阅一下。...下面小编会给出大概20个案例来详细说明数据过滤的方法，首先我们先建立要用到的数据集，代码如下 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "name": ["...当我们遇上多个条件，并且是交集的情况下过滤数据时，代码应该这么来写 df[(df.date_of_birth.dt.year > 2000) & (df.profession.str.contains...当多个条件是以并集的方式来过滤数据的时候，代码如下 df[(df.note > 90) | (df.profession=="Data scientist")] output name note...Pandas当中的query方法也可以对数据进行过滤，我们将过滤的条件输入 df.query("note > 90") output name note profession

28710
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券