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pandas 像SQL一样使用WHERE IN查询条件说明

要用.isin 而不能用in,用 in以后选出来值都是True 和False,然后报错: ValueError: The truth value of a Series is ambiguous....Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() 2、选出所有WTGS_CODE=20004013记录 set=20004013 record= record[...3、其次,从记录中选出所有满足set条件且fault_code列值在fault_list= [487, 479, 500, 505]这个范围内记录 record_this_month=record...(1)多个条件筛选时候每个条件都必须加括号。 (2)判断值是否在某一个范围内进行筛选时候需要使用DataFrame.isin()isin()函数,而不能使用in。...以上这篇pandas 像SQL一样使用WHERE IN查询条件说明就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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写出漂亮 Python 代码 20条准则

例如,根据其功能,结构化类代码将其分类到不同文件中,即使 Python 并不强迫你这样做。由于 Python 一种多范式编程语言,解决问题一个强大方法创建对象,这就是所谓面向对象编程。...——玛蒂娜·霍纳 这句话优雅而抒情,但在编程中不是一个好隐喻。歧义可能指不清楚语法、复杂程序结构触发错误消息错误。...than 3 ) ValueError: 具有多个元素数组真值不明确,请使用 a.any() a.all() 如果执行上面代码,你将在输出中发现一个由 5 个布尔值组成数组,表明值在 3 以下...通常,晦涩代码意味着弱设计,特别是在像 Python 这样高级编程语言中。 然而,在某些情况下,其领域知识复杂性可能会让实现难以解释,而如何优化让其明晰易懂至关重要。...在 Python 中,命名空间由以下元素组成系统: 内置命名空间:可以在不创建自定义函数导入模块(如print()函数)情况下调用。

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数据科学 IPython 笔记本 9.8 比较,掩码和布尔逻辑

译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节介绍如何使用布尔掩码,来检查和操作 NumPy 数组中值。...获取此信息另一种方法使用np.sum;在这种情况下,False解释为0,而True解释为1: np.sum(x < 6) # 8 `sum()``好处就是和其他NumPy聚合函数一样,这个求和也可以沿着行列来完成...布尔运算符 我们已经看到了我们如何计算,比如降雨量小于 4 英寸所有日子,降雨量大于 2 英寸所有日子。但是如果我们想了解降雨量小于 4 英寸且大于 1 英寸所有日子呢?...Use a.any() or a.all() ''' 类似地,当在给定数组上执行布尔表达式时,你应该使用|&而不是orand: x = np.arange(10) (x > 4) & (x < 8)...Use a.any() or a.all() ''' 所以记住这一点:and和or对整个对象执行单个布尔求值,而&和|对对象内容(单个位字节)执行多次布尔求值。

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NumPy学习笔记—(23)

如果我们关心问题,是否有任何元素值全部元素值为 True,我们可以使用np.anynp.all: # 有没有任何一个元素大于8?...区别在于:and和or用在将整个对象当成真值假值进行运算场合,而&和|会针对每个对象内二进制位进行运算。 当你使用andor时候,相当于要求 Python 将对象当成一个布尔值整体。...or操作时,等同于要求 Python 把数组当成一个整体来求出最终真值假值,这样不存在,因此会导致一个错误: A or B --------------------------------...Use a.any() or a.all() 类似的,当对于给定数组进行布尔表达式运算时,你应该使用|&,而不是orand: x = np.arange(10) (x > 4) & (x < 8...Use a.any() or a.all() 因此,你只需要记住:and和or对整个对象进行单个布尔操作,而&和|会对一个对象进行多个布尔操作(比如其中每个二进制位)。

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Python数据处理入门教程!

同时,有时候在使用 sklearn,matplotlib,PyTorch,Tensorflow 等工具时也需要一些简单数据进行实验。 所以,先学会如何快速拿到一个 array 有很多益处。...本节我们主要介绍以下几种常用创建方式: 使用列表元组 使用 arange 使用 linspace/logspace 使用 ones/zeros 使用 random 从文件读取 其中,最常用一般...使用 arange 生成 ⭐⭐ range Python 内置整数序列生成器,arange numpy ,效果类似,会生成一维向量。...Use a.any() or a.all() # 即便你全是 True 它也不行 arr = np.array([1, 2, 3]) cond2 = arr > 0 cond2 array([ True...Use a.any() or a.all() # 咱们只能用 any all,这个很容易犯错,请务必注意。

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Python数据处理入门教程(Numpy版)

同时,有时候在使用 sklearn,matplotlib,PyTorch,Tensorflow 等工具时也需要一些简单数据进行实验。 所以,先学会如何快速拿到一个 array 有很多益处。...本节我们主要介绍以下几种常用创建方式: 使用列表元组 使用 arange 使用 linspace/logspace 使用 ones/zeros 使用 random 从文件读取 其中,最常用一般...使用 arange 生成 ⭐⭐ range Python 内置整数序列生成器,arange numpy ,效果类似,会生成一维向量。...Use a.any() or a.all() # 即便你全是 True 它也不行 arr = np.array([1, 2, 3]) cond2 = arr > 0 cond2 array([ True...Use a.any() or a.all() # 咱们只能用 any all,这个很容易犯错,请务必注意。

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