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。...df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] 将多个条件与&: df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name...& 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
布尔索引 该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value),如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...位置索引 使用iloc方法,根据索引的位置来查找数据的。...标签索引 如何DataFrame的行列都是有标签的,那么使用loc方法就非常合适了。...数据提取不止前面提到的情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列值等于标量的行,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个/些值的行 df.loc[df['column_name
一、前言 前几天在Python白银交流群【空翼】问了一个pandas处理Excel数据的问题,提问截图如下: 下图是他的原始数据部分截图: 二、实现过程 看上去确实是两列,但是X列里边又暗藏玄机,如果只是单纯的针对这一列全部是数值型的数据进行操作...如果只是想保留非负数的话,而且剔除值为X的行,【Python进阶者】也给了一个答案,代码如下所示: import pandas as pd df = pd.read_excel('U.xlsx') #...True) print(data["X"].value_counts()) df1 = data[data["X"] >= 0] print(df1) 但是这些都不是粉丝想要的,他想实现的效果是,保留列中的空值...、X值和正数,而他自己的数据还并不是那么的工整,部分数据入下图所示,可以看到130-134行的情况。...其中有一行代码不太好理解,解析如下: 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
尽管我们对loc和iloc使用了不同的列表示形式,但行值没有改变。原因是我们使用数字索引标签。因此,行的标签和索引都相同。 缺失值的数量已更改: ? 7.填充缺失值 fillna函数用于填充缺失值。...df.isna().sum().sum() --- 0 9.根据条件选择行 在某些情况下,我们需要适合某些条件的观察值(即行)。例如,下面的代码将选择居住在法国并且已经流失的客户。...符合指定条件的值将保持不变,而其他值将替换为指定值。 20.排名函数 它为这些值分配一个等级。让我们创建一个根据客户余额对客户进行排名的列。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组(即列)中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时,它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...低基数意味着与行数相比,一列具有很少的唯一值。例如,Geography列具有3个唯一值和10000行。 我们可以通过将其数据类型更改为category来节省内存。
df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) 9.根据条件选择行 在某些情况下,我们需要适合某些条件的观测值(即行) france_churn = df[(df.Geography....where 函数 它用于根据条件替换行或列中的值。...23.数据类型转换 默认情况下,分类数据与对象数据类型一起存储。但是,它可能会导致不必要的内存使用,尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。...例如,地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。 我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。...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。
import numpy as np import pandas as pd 1. Query 我们有时需要根据条件筛选数据,一个简单方法是query函数。...Infer_objects Pandas支持广泛的数据类型,其中之一就是object。object包含文本或混合(数字和非数字)值。但是,如果有其他选项可用,则不建议使用对象数据类型。...Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?...Select_dtypes Select_dtypes函数根据对数据类型设置的条件返回dataframe的子集。它允许使用include和exlude参数包含或排除某些数据类型。...例如,我们可以使用pandas dataframes的style属性更改dataframe的样式。
index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。...例如,当标签列类型(可通过df.index.dtype查看)为时间类型时,若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片,则引发报错 ? 切片形式返回行查询,且为范围查询 ?...isin/notin,条件范围查询,即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where,仍然是执行条件查询,但会返回全部结果,只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值,可用于筛选或屏蔽值...,可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换,replace,非常强大的功能,对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作,还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...;sort_values是按值排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是列,同时根据by参数传入指定的行或者列,可传入多行或多列并分别设置升序降序参数,非常灵活。
我们还将研究如何在 Pandas 中使用axis参数以及在 Pandas 中使用字符串方法。 最后,我们将学习如何更改 Pandas 序列的数据类型。...以下代码行显示我们正在选择County列的值为Queens的行: zillow.loc[zillow.County=="Queens"] 现在,让我们根据不同列的值选择特定列的所有行。.../img/7b51ee0f-ccbe-4363-a616-5a693a8e4b30.png)] 在多个条件下使用isin方法 我们还可以使用isin方法根据来自多列的值过滤行。...我们将看到读取其中的数据后如何更改数据类型。 我们还将学习在读取 Pandas 数据时如何更改数据类型。 我们将通过一个示例将int列更改为float。....png)] 读取数据时更改数据类型 在将数据读入 pandas 之后,我们只是更改了列的数据类型。
Pandas 默认使用其核心数字类型,整数,并且浮点数为 64 位,而不管所有数据放入内存所需的大小如何。 即使列完全由整数值 0 组成,数据类型仍将为int64。...如果要选择所有整数和浮点数,而不管它们的大小如何,请使用字符串number。 另见 请参阅第 1 章,“Pandas 基础”,“了解数据类型”。 很少使用的select方法还可以根据列名选择它们。...准备 此秘籍将大学数据集中的对象列之一的数据类型更改为特殊的 Pandas 分类数据类型,以大大减少其内存使用量。...它们能够独立且同时选择行或列。 准备 此秘籍向您展示如何使用.iloc和.loc索引器从数据帧中选择行。...逗号左侧的选择始终根据行索引选择行。 逗号右边的选择始终根据列索引选择列。 不必同时选择行和列。 步骤 2 显示了如何选择所有行和列的子集。 冒号表示一个切片对象,该对象仅返回该维度的所有值。
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!...现在,通过另外调用 head 方法,我们可以确认 dataframe 不再包含 rank 列。 ? 在列中转换数据类型 有时,给定的数据类型很难使用。...你可以复制一组由公式呈现的单元格,并将其粘贴为值,你可以使用格式选项快速切换数字,日期和字符串。 有时候,在 Python 中切换一种数据类型为其他数据类型并不容易,但当然有可能。...幸运的是,使用 Pandas 中的 drop 方法,你可以轻松地删除几列。 ? ? 现在我们可以看到,人均 GDP 根据世界不同地区而不同。我们有一个干净的、包含我们想要的数据的表。
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!...现在,通过另外调用 head 方法,我们可以确认 dataframe 不再包含 rank 列。 ? 06 在列中转换数据类型 有时,给定的数据类型很难使用。...你可以复制一组由公式呈现的单元格,并将其粘贴为值,你可以使用格式选项快速切换数字,日期和字符串。 有时候,在 Python 中切换一种数据类型为其他数据类型并不容易,但当然有可能。...幸运的是,使用 Pandas 中的 drop 方法,你可以轻松地删除几列。 ? ? 现在我们可以看到,人均 GDP 根据世界不同地区而不同。我们有一个干净的、包含我们想要的数据的表。
~ 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...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....如果想反选,可在条件前添加一个波浪符(tilde ~)。 ? 14. 根据最大的类别筛选 DataFrame 筛选电影类别里(genre)数量最多的三类电影。...处理缺失值 本例使用目击 UFO 数据集。 ? 可以看到,这个数据集里有缺失值。 要查看每列有多少缺失值,可以使用 isna() 方法,然后使用 sum()函数。 ?
要更新该列的内容,请单击该列的任何单元格,然后输入值。你可以输入一个常量值,也可以根据数据集的现有特征创建值。如果要从现有列创建值,则直接使用要执行的运算符调用列名。...新列的数据类型根据分配的值进行更改。 下面的 GIF 演示了上面提到的所有内容: 删除列 通过单击选择任何列。 单击“Del Col”,该特定列将从数据集中删除。...要使用 Mito 创建这样的表, 单击“Pivot”并选择源数据集(默认加载 CSV) 选择数据透视表的行、列和值列。还可以为值列选择聚合函数。...、排序和过滤 你可以更改现有列的数据类型,按升序或降序对列进行排序,或通过边界条件过滤它们。...单击所需的列 将看到一个数据类型列表。可以根据需要从下拉列表中选择任何数据类型,该数据类型将应用于整个列。 接下来可以通过选择提供的选项按升序或降序对数据进行排序。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息,介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。...包括如何导入数据集以及浏览,选择,清理,索引,合并和导出数据等常用操作的函数使用,这是一个很好的快速入门指南,如果你已经学习过pandas,那么这将是一个不错的复习。...探索DataFrame 以下是查看数据信息的5个最常用的函数: df.head():默认返回数据集的前5行,可以在括号中更改返回的行数。 示例: df.head(10)将返回10行。...df.tail():返回数据集的最后5行。同样可以在括号中更改返回的行数。 df.shape: 返回表示维度的元组。 例如输出(48,14)表示48行14列。...df.info():提供数据摘要,包括索引数据类型,列数据类型,非空值和内存使用情况。 df.describe():提供描述性统计数据。
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。...pandas query()函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集,这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套 在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值,并返回表达式被求值为TRUE...但是,query()的还不仅限于这些数据类型,对于日期时间值 Query()函数也可以非常灵活的过滤。...日期时间列过滤 使用Query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是,包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中,OrderDate列是日期时间,但是我们的df其解析为字符串...OrderDate.dt.month显示了如何使用DT访问者仅提取整个日期值的月份值。
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。...pandas query()函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集,这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套。...那么如何在另一个字符串中写一个字符串?将文本值包装在单个引号“”中,就可以了。...日期时间列过滤 使用Query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是,包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中,OrderDate列是日期时间,但是我们的df其解析为字符串...OrderDate.dt.month显示了如何使用DT访问者仅提取整个日期值的月份值。
PANDAS中的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。...Pandas的query()函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集,这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套。...那么如何在另一个字符串中写一个字符串?将文本值包装在单个引号“”中,就可以了。...日期时间列过滤 使用query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是,包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中,OrderDate列是日期时间,但是我们的df其解析为字符串...OrderDate.dt.month显示了如何使用dt访问者仅提取整个日期值的月份值。
在本教程结束时,您将知道如何: 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...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。...与 using 的不同之处.sort_values()在于您是根据其行索引或列名称对 DataFrame 进行排序,而不是根据这些行或列中的值: DataFrame 的行索引在上图中以蓝色标出。...您可以看到更改列的顺序也会更改值的排序顺序。 按降序按多列排序 到目前为止,您仅对多列按升序排序。在下一个示例中,您将根据make和model列按降序排序。...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(
2.DataFrame(数据框):DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构,类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成,每列可以包含不同的数据类型。...4.选择和过滤数据:Pandas提供了灵活的方式来选择、过滤和操作数据。可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。...它支持常见的统计函数,如求和、均值、最大值、最小值等。 7.数据排序和排名:Pandas提供了对数据进行排序和排名的功能,可以按照指定的列或条件对数据进行排序,并为每个元素分配排名。...8.数据的合并和连接:Pandas可以将多个DataFrame对象进行合并和连接,支持基于列或行的合并操作。...# 查看DataFrame的统计信息 df.describe() 数据选择和过滤 # 选择单列 df['Name'] # 选择多列 df[['Name', 'Age']] # 使用条件选择数据 df
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