按其索引元素的类型筛选pd.DataFrame

是指使用pandas库中的DataFrame数据结构进行筛选操作，根据索引元素的类型来筛选数据。

在pandas中，DataFrame是一个二维的表格型数据结构，可以存储不同类型的数据，并且每列可以有不同的数据类型。DataFrame的索引可以是整数、标签或者多级索引。

要按照索引元素的类型进行筛选，可以使用DataFrame的索引属性和条件判断来实现。以下是一个完善且全面的答案：

概念： DataFrame是pandas库中的一个数据结构，类似于电子表格或SQL表，可以存储和处理二维数据。

分类： DataFrame可以根据索引的类型进行分类，常见的索引类型包括整数索引、标签索引和多级索引。

优势：使用DataFrame进行数据筛选可以方便快捷地根据索引元素的类型进行数据过滤和选择，提高数据处理的效率和准确性。

应用场景：

数据清洗：根据索引元素的类型筛选出需要清洗或处理的数据。
数据分析：根据索引元素的类型筛选出特定类型的数据进行统计分析。
数据可视化：根据索引元素的类型筛选出需要可视化展示的数据。

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项目地址：TypeScript-Doc-Zh，如果对你有帮助，可以点一个 star ~ 本章节官方文档地址：Indexed Access Type 按索引访问的类型我们可以访问某个类型上的特定属性...，从而获取该属性的类型。...这种类型称为按索引访问的类型。...此外，我们还可以使用 number 获取数组元素的类型。...我们可以将其与 typeof 相结合，方便地捕获数组字面量的元素类型： const MyArray = [ { name: "Alice", age: 15 }, { name: "Bob",

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它们能够帮助我们从海量的数据中提取出有价值的信息，并通过适当的运算处理，得出有指导意义的结论。数据的选择，是指在原始数据集中筛选出符合特定条件的数据子集。这通常涉及到对数据的筛选、排序和分组等操作。...正整数用于从数组的开头开始索引元素(索引从0开始),而负整数用于从数组的结尾开始索引元素，其中最后一个元素的索引是-1，第二个到最后一个元素的索引是-2，以此类推。...True表示按连结主键(on 对应的列名）进行升序排列。【例】创建两个不同的数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。关键技术：merge()函数首先创建两个DataFrame对象。...可以采用求和函数sum（），设置参数axis为0，则表示按纵轴元素求和，设置参数axis为1，则表示按横轴元素求和，程序代码如下所示：均值运算在Python中通过调用DataFrame对象的mean...关键技术: mean()函数能够对对数据的元素求算术平均值并返回,程序代码如下所示: 中位数运算中位数又叫作中值,按顺序排列的一组数据中位于中间位置的数,其不受异常值的影响。

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Python 使用pandas 进行查询和统计详解

但是Pandas 是如何进行查询和统计分析得嘞, let’s go : 数据筛选查询通过列名索引筛选数据： import pandas as pd data = {'name': ['Tom', '...(data) # 选取 'name' 属性 df['name'] # 选取 'age' 和 'gender' 属性 df[['age', 'gender']] 通过位置索引筛选数据： # 通过位置索引选取第一行数据...df.iloc[0] # 通过位置索引选取第一行和第二行数据 df.iloc[0:2] 通过布尔索引筛选数据： # 选取年龄大于等于 20 的记录 df[df['age'] >= 20] # 选取性别为女的记录...mean() # 统计年龄总和 df['age'].sum() # 统计年龄最大值 df['age'].max() 处理缺失数据判断数据是否为缺失值： # 返回一个布尔型 DataFrame，表明各元素是否为缺失值...=1) 纵向（按行）合并 DataFrame： # 创建一个新的 DataFrame other_data = {'name': ['Kate', 'Jack'], 'age

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【小白必看】Python爬虫数据处理与可视化

最后，对数据进行筛选、排序和保存操作。这段代码适用于需要从网页中提取数据并进行进一步处理与展示的场景。...()方法显示图形数据筛选与排序 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...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...'].sort_values(by='推荐') # 对df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'...接下来，通过matplotlib库实现数据可视化，绘制直方图展示不同类型的数据分布情况。此外，代码还涉及数据筛选、排序和保存等操作，以满足更多需求。

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python学习之pandas

print(s) #4.2 Date Frame #DateFrame是表格型数据结构，包含一组有序的列，每列可以使不同的值类型。...DateFrame有行索引和列索引，可以看成由Series组成的字典。...print(df_1.sort_index(axis=1,ascending=False))#axis等于按第一列排序，如ABCDEFG，然后ascending倒序进行显示 print(df_1.sort_values...(by='E'))#按值进行排列 #pandas选择数据 dates = pd.date_range('20180924',periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.rand...)#3,5行，0,3列 print(df.iloc[[1,2,4],[0,2]])#不连续筛选 print(df[df.A > 0])#筛选出df.A大于0的元素 #pandas设置数据 datas =

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（数据科学学习手札06）Python在数据框操作上的总结（初级篇）

pd.DataFrame()中的常用参数： data:可接受numpy中的ndarray，标准的字典，dataframe，其中，字典的值可以为Series,arrays,常数或列表 index：数据框行的索引值...，到length(数据框) columns:数据框列的标签，可用于索引数据框，默认同index dtype:强制数据框内数据转向的数据类型，如（float64） copy：是否对输入的数据采取复制的方法生成数据框...2.数据框内容的索引方式1：直接通过列的名称调取数据框的中列 data['c'][2] ?...按行拼接数据框且重置行标号： data = [[1,2,3],[4,5,6]] index = ['a','b'] columns = ['A','B','C'] mydata = pd.DataFrame...8.数据框元素的去重 df.drop_duplicates()方法：参数介绍： subset：为选中的列进行去重，默认为所有列 keep：选择对重复元素的处理方式，'first'表示保留第一个，'last

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Pandas三百题

] 39-筛选值|组合（行号+列号）提取第 4 行，第 4 列的值 df.iloc[3,3] 40 - 筛选值｜组合（行号+列名）提取行索引为 4 ，列名为金牌数的值 df.at[4,'金牌数'...']) merge - 数据连接 18 - merge｜按单键根据 key 连接 left 和 right left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2',...｜左对齐（内连接）按下图所示进行连接 left.join(right,how='inner') 28 -join｜按索引重新产生数据并按下图所示进行连接（根据 key） left.join...(right,on='key') 29 - join｜按索引（多个）重新产生数据并按下图所示进行连接（根据 key1 和 key2） left.join(right,on=['key1','key2...查看 df1 各列的数据类型 df1.info() 12 - 时间类型转换将 df1 和 df2 的日期列转换为 pandas 支持的时间格式 df1['日期'] = pd.to_datetime

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Pandas50个高级操作，必读！

2开头、列名有Q的 df.filter(regex='^2',axis=0).filter(like='Q', axis=1) 7、按数据类型查询 df.select_dtypes(include...# 对所有字段指定统一类型df = pd.DataFrame(data, dtype='float32')# 对每个字段分别指定df = pd.read_excel(data, dtype={'team...().dtypes 2、指定类型 # 按大体类型推定m = ['1', 2, 3]s = pd.to_numeric(s) # 转成数字pd.to_datetime(m) # 转成时间...# 将name全部变为小写df.name.apply(lambda x: x.lower()) 3、applymap() 应用在DataFrame的每个元素中。...效果同上 4、map() 应用在Series或DataFrame的一列的每个元素中。

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pandas删除某列有空值的行_drop的之

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 0.摘要 dropna()方法，能够找到DataFrame类型数据的空值（缺失值），将空值所在的行/列删除后，将新的DataFrame作为返回值返回。...0或’index’，表示按行删除；1或’columns’，表示按列删除。 how：筛选方式。...如果该行/列中，非空元素数量小于这个值，就删除该行/列。 subset：子集。列表，元素为行或者列的索引。...如果axis=0或者‘index’，subset中元素为列的索引；如果axis=1或者‘column’，subset中元素为行的索引。...，即删除该行 # 按行删除：所有数据都为空值，即删除该行 print(d.dropna(axis=0, how='all')) 按列删除：该列非空元素小于5个的，即删除该列 # 按列删除：该列非空元素小于

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用 Pandas 进行数据处理系列二

loc函数按标签值进行提取iloc按位置进行提取ix可以同时按标签和位置进行提取具体的使用见下： df.loc[3]按索引提取单行的数值df.iloc[0:5]按索引提取区域行数据值df.reset_index...，然后将符合条件的数据提取出来pd.DataFrame(category.str[:3])提取前三个字符，并生成数据表数据筛选使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和...= 'beijing'), ['id', 'city', 'age']].sort(['id']) 筛选后的灵气按 city 列进行计数 df.loc[(df['city'] !...= ['beijing', 'shanghai']) 对筛选后的结果按 pr 进行求和 df.query('city' == ['beijing', 'shanghai']).pr.sum() 数据汇总...，是多级索引，可以重新定义索引的数据 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Country': ['China', 'China', 'India', 'India

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python如何删除列为空的行

1.摘要 dropna()方法，能够找到DataFrame类型数据的空值（缺失值），将空值所在的行/列删除后，将新的DataFrame作为返回值返回。...0或’index’，表示按行删除；1或’columns’，表示按列删除。 how：筛选方式。...如果该行/列中，非空元素数量小于这个值，就删除该行/列。 subset：子集。列表，元素为行或者列的索引。...如果axis=0或者‘index’，subset中元素为列的索引；如果axis=1或者‘column’，subset中元素为行的索引。...按列删除：该列非空元素小于5个的，即删除该列 #按列删除：该列非空元素小于5个的，即删除该列 print(d.dropna(axis='columns',thresh=5)) ?

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pandas分组聚合转换

，其传入值为数据源的序列其传入值为数据源的序列，与agg的传入类型是一致的，其最后的返回结果是行列索引与数据源一致的DataFrame。...47.918519 1 173.62549 72.759259 2 173.62549 72.759259 组索引与过滤过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤，返回值无论是布尔列表还是元素列表或者位置列表...，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。...'new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍，当原来的元素大于10的时候，将新列里面的值赋0 import pandas as pd data = {'column1':[1...> 10 else row['new_column'], axis=1) # 按行最后的检查部分是按行传入apply方法，lambda row 是标明传入的是行，可以简单理解为df['new_column

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DataFrame和Series的使用

中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同创建 Series 的最简单方法是传入一个Python列表 import pandas as pd s = pd.Series([ ' banana...,列索引分别为姓名，职业和年龄 pd.DataFrame() 默认第一个参数放的就是数据 - data 数据 - columns 列名 - index 行索引名 pd.DataFrame(data...() Pandas与Python常用数据类型对照加载筛选数据 df根据列名加载部分列数据：加载一列数据，通过df['列名']方式获取，加载多列数据，通过df[['列名1','列名2',...]]。...df按行加载部分数据：先打印前5行数据观察第一列 print(df.head()) 最左边一列是行号，也就是DataFrame的行索引 Pandas默认使用行号作为行索引。...[:,[0,2,4,-1]] df.iloc[:,0:6:2] # 所有行, 第0 , 第2 第4列可以通过行和列获取某几个格的元素分组和聚合运算先将数据分组对每组的数据再去进行统计计算如

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数据分析索引总结（中）Pandas多级索引

第一类特殊情况：由元组构成列表选出某几个元素，每个元组的第一个元素是第一层索引的可能取值,元组的第二个元素是第二层索引的可能取值...精确到最内层索引 df_using_mul.sort_index(...所以这里大概是有一个自动推断的过程：如果第一个位置是元组,那就默认是按照元组的相应位置去对应相应层级的索引的值；如果第一个位置是元素, 那就默认直接对应第一层索引的相应取值。...pd.IndexSlice[df_s.sum()>4] 分解开来看--行的筛选，注意观察发现,最终结果没有第一次行索引为A的, 但下边的结果中第一层索引为A的有等于True的--这是因为前边还有个slice...，和原始的Series对齐，然后根据布尔值是否为真筛选出最终的结果。..., 使得可以通过该参数设置交换索引后是否按索引重新排序 df_using_mul.swaplevel??

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Python面试十问2

df.info()：主要用于提供关于DataFrame的一般信息，如列索引、数据类型、非空值数量以及内存使用情况。它不会提供数值型数据的统计摘要，而是更多地关注于数据集的整体结构和数据类型。...五、pandas中的索引操作 pandas⽀持四种类型的多轴索引，它们是: Dataframe.[ ] 此函数称为索引运算符 Dataframe.loc[ ] : 此函数⽤于标签 Dataframe.iloc...七、apply() 函数使用方法如果需要将函数应⽤到DataFrame中的每个数据元素，可以使⽤ apply() 函数以便将函数应⽤于给定dataframe中的每⼀⾏。...九、分组（Grouping）聚合 “group by” 指的是涵盖下列⼀项或多项步骤的处理流程：分割：按条件把数据分割成多组；应⽤：为每组单独应⽤函数；组合：将处理结果组合成⼀个数据结构。...: 可以对需要的计算数据进⾏筛选 Columns: 类似Index可以设置列层次字段，它不是⼀个必要参数，作为⼀种分割数据的可选⽅式。

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Python开发之Pandas的使用

二、创建Pandas Series 可以使用 pd.Series(data, index) 命令创建 Pandas Series，其中data表示输入数据， index 为对应数据的索引，除此之外，我们还可以添加参数...dtype来设置该列的数据类型。...其参数如下： value：用来替换NaN的值 method：常用有两种，一种是ffill前向填充，一种是backfill后向填充 axis：0为行，1为列...inplace：是否替换原数据，默认为False limit：接受int类型的输入，可以限定替换前多少个NaN 五、数据分析流程及Pandas应用 1、打开文件 python...df.iloc[row_index,col_index] df.loc['row_name','col_name'] #筛选某列中满足某条件的数据 df[df['col_name'] == value

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pandas多级索引的骚操作！

02 行索引筛选通过.loc可对行、列或单元格进行筛选。...# 同时筛选行一二级索引 df.loc['北京','北大'] # 筛选行一级索引 df.loc['上海'] # 同时筛选行和列一二级索引，得到元素 df.loc[('上海','复旦'),('2022...# 按层级获取索引 df.index.get_level_values(level=1) # 查找行的二级索引 df.index.get_level_values(level=0) # 查找行的一级索引...电子'], level=1) # 修改列二级索引 04 按层级排序索引 sortlevel对索引的不同层级按升降序的方法排序，level指定层级，ascending指定是否升序。...函数可以按指定的顺序进行重新排序，order参数可以是整数的level层级或者字符串的索引名，用法如下。

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

how决定要执行的合并类型：left（使用左框架中的键）、right、inner（交集，默认）、outer（并集） data_new=pd.merge(data,data2,on='id',how='inner...数据提取下面这部分会比较绕： loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值：单个标签，例如5或’a’，（请注意，5被解释为索引的标签，...数据筛选 7.1 使用与、或、非进行筛选将满足origin是China且money小于35这两个条件的数据，返回其id、date、money、product、department、origin值。...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.

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pandas应用整理

()把DataFrame的索引重置为[0,1,2…]。...之前的索引被保存成名为'index'的列。...多级索引多级索引有点类似后面要讲的group 首先定义元素为元组的列表 idx1 = ['odd','even','odd','even','odd','even'] idx2 = ['a','b',...axis=1) df2.drop('str1', inplace=True) 条件筛选 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), ['A','B','C','D...使用unique(),就像是取集合一样，只剩下没有重复的值使用nunique()，可以计算不重复元素的个数 >>> df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[10,20,20,30

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

how决定要执行的合并类型：left（使用左框架中的键）、right、inner（交集，默认）、outer（并集） data_new=pd.merge(data,data2,on='id',how='inner...数据提取下面这部分会比较绕： loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值：单个标签，例如5或’a’，（请注意，5被解释为索引的标签，...数据筛选 7.1 使用与、或、非进行筛选将满足origin是China且money小于35这两个条件的数据，返回其id、date、money、product、department、origin值。...将满足origin是China且money不小于10这两个条件的数据，返回其id、date、money、product、department、origin值。...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

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