引言Pandas 是 Python 中最常用的数据分析库之一，它提供了强大的数据结构和数据分析工具。在实际工作中，我们经常需要根据特定条件对数据进行筛选。...本文将从基础到高级，逐步介绍如何使用 Pandas 进行条件过滤，并讨论常见的问题和报错及其解决方案。基础概念在 Pandas 中，数据通常存储在 DataFrame 对象中。...条件过滤的基本思路是创建一个布尔掩码，然后使用这个掩码来筛选数据。...提供了丰富的条件过滤功能，可以帮助我们高效地处理数据。...本文从基础到高级，介绍了如何使用 Pandas 进行条件过滤，并讨论了常见的问题和报错及其解决方案。希望本文能帮助你在实际工作中更好地利用 Pandas 进行数据处理。
Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...PandasGUI 中的过滤器 假设我们想查看 MSSubClass 的值大于或等于 120 的行。...在 Pandas 中，我们可以使用以下命令： titanic[titanic['age'] >= 20] PandasGUI 为我们提供了过滤器，可以在其中编写查询表达式来过滤数据。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。
当处理大型数据集时，使用 Pandas 可以提高数据处理的效率。Pandas 提供了强大的数据结构和功能，包括数据过滤、筛选、分组和聚合等，可以帮助大家快速减少运算时间。...1、问题背景我有一个包含37456153行和3列的Pandas数据帧，其中列包括Timestamp、Span和Elevation。...我的问题是: 过滤数据帧并计算单个迭代的平均Elevation需要603毫秒。对于给定的参数，我必须进行9101次迭代，这导致此循环需要大约1.5小时的计算时间。...数据过滤的运行速度。...这些技巧可以帮助大家根据特定条件快速地筛选出需要的数据，从而减少运算时间。根据大家的具体需求和数据集的特点，选择适合的方法来进行数据过滤。
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。...loc[]:按标签过滤行。...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。
我们在会员小程序中实现了会员列表的功能，但在常规的业务中，只是做列表展示还是不够的，我们还需要设置查询条件，根据条件过滤数据。本篇就介绍如何在低代码中进行按条件过滤数据。...业务逻辑 我们在会员列表中设置查询条件，根据输入的条件过滤数据，具体的效果如下图 [在这里插入图片描述] 我们在手机的输入框中输入手机号码，点击查询按钮过滤数据，过滤后的数据如下 [在这里插入图片描述]...app.cloud.dataSources.member.getList() } $page.dataset.state.memberlist = membe } 代码的逻辑是先获取手机号码，然后调用数据库的列表方法...，将手机作为参数传入，将返回结果再赋值给列表集合变量，达到刷新及过滤数据的目的 低代码设置好后我们给按钮增加点击事件，选择我们刚刚创建的低代码即可 [在这里插入图片描述] 这样功能就做好了 总结 我们本节主要介绍了如何根据查询条件过滤数据
如下图1所示，列A中是原来的数据，列B中是从列A中提取后的数据，其规则是：提取不重复的数据，并将出现次数最多的放在前面；如果出现的次数相同，则保留原顺序。...示例中，“XXX”和“DDD”出现的次数最多，均为3次，但“XXX”在原数据中排在“DDD”之前，因此提取的顺序为“XXX、DDD”。 ? 图1 下面先给出公式，然后再详细解释。...可以知道，其作用是跳过已经提取的数据。 注意，公式开始于第2行的单元格B2，设置了对其上方单元格区域的引用。 3....MATCH(Data,Data,0) 返回名称Data代表的单元格区域中每个单元格中的数据在整个区域中最先出现的位置数，例如“XXX”最先出现在第3位，则返回3。...这样，就将数据字符串转换成了数字，便于Excel进行处理。 4.
在开发应用过程中难免会用到条件查询这个功能，本篇就来详细介绍下如何使用微搭低代码实现按条件过滤数据。...业务逻辑 我们在应用的会员列表中设置查询条件，根据输入的条件过滤数据，具体的效果如下图 我们在手机的输入框中输入手机号码，点击查询按钮过滤数据，过滤后的数据如下 具体操作 我们找到会员的列表页面，增加对应的组件...app.cloud.dataSources.member.getList() } $page.dataset.state.memberlist = member } 代码的逻辑是先获取手机号码，然后调用数据库的列表方法...，将手机作为参数传入，将返回结果再赋值给列表集合变量，达到刷新及过滤数据的目的 低代码设置好后我们给按钮增加点击事件，选择我们刚刚创建的低代码即可 这样功能就做好了 总结 该教程是如何实现根据查询条件过滤数据
更多 Python 数据处理的干货，敬请关注！！！！ 前言 pandas 在1.0版本发布后，更新频率非常高，今天我们看看关于频率统计的一个新方法。...---- 列频率统计 pandas 以前的版本(1.1以前)中，就已经存在单列的频率统计。...---- 数据表的多列频率统计 现在，pandas 1.1 版本中已为 DataFrame 追加了同名方法 value_counts，下面来看看怎么使用。...其实以前的版本做到一样的效果也是非常容易： image-20200806094104421 没有按频率倒序输出？...控制是否按频率倒序，设置为 False，则按索引排序 你是不是觉得新版本的 DataFrame.value_counts 也有这个参数呢？
在《Excel公式技巧45：按出现的频率依次提取列表中的数据》中，我们使用MATCH/ISNA/IF/MODE/INDEX函数组合提取一系列文本中不重复的数据并按出现的频率且按原数据顺序来放置数据。...本文将在此基础上，提取不重复的数据，并按出现的次数和字母顺序排序数据。...如下图1所示，列A中是原来的数据，列B中是从列A中提取后的数据，其规则是：提取不重复的数据，并将出现次数最多的放在前面；按字母顺序排列。...，且按字母顺序排列为“AAA、QQQ”。...将上述结果传递到MIN函数，即： MIN({6;2}) 结果为： 2 按字母顺序返回排在前面的数据所在的位置。 7.
当我们的数据涉及日期和时间时，分析随时间变化变得非常重要。Pandas提供了一种方便的方法，可以按不同的基于时间的间隔(如分钟、小时、天、周、月、季度或年)对时间序列数据进行分组。...比如进行数据分析时，我们需要将日数据转换为月数据，年数据等。在Pandas中，有几种基于日期对数据进行分组的方法。...:1. resamplepandas中的resample 方法用于对时间序列数据进行重采样，可以将数据的频率更改为不同的间隔。...例如将每日数据重新采样为每月数据。Pandas中的resample方法可用于基于时间间隔对数据进行分组。...Pandas 中的 Grouper 函数提供了一种按不同时间间隔（例如分钟、小时、天、周、月、季度或年）对时间序列数据进行分组的便捷方法。
cat file.csv col1|col2|col3 1|2|A 3|4|B 3、数据帧 pd.DataFrame 用来创建 Pandas 的 DataFrame： data = [[1, 2, "...print(df) ######## out put ########## col1 col2 col3 0 1 2 3 1 3 4 7 17、数据帧过滤..."] > 5]) ######## out put ########## col1 col2 col3 1 5 8 B 2 3 10 B 18、数据帧过滤...col1"] ## or df.col1 ######## out put ########## 0 1 1 5 2 3 Name: col1, dtype: int64 19、数据帧过滤...DataFrame，如下图： 20、数据帧过滤-按索引选择 df.iloc 以 19 里面的数据帧为例，使用 df.iloc 可以用索引： df.iloc[0] ######## out put #
介绍 我们每天处理的数据最多的类型可能是时间序列数据。基本上，使用日期，时间或两者同时索引的任何内容都可以视为时间序列数据集。在我们工作中，可能经常需要使用日期和时间本身来过滤时间序列数据。...幸运的是，我们有Pandas和Streamlit在这方面为我们提供帮助，并且可以方便的创建和可视化交互式日期时间过滤器。...我认为我们大多数人对Pandas应该有所了解，并且可能会在我们的数据生活中例行使用它，但是我觉得许多人都不熟悉Streamlit，下面我们从Pandas的简单介绍开始 在处理Python中的数据时，Pandas...在此应用程序中，我们将使用Pandas从CSV文件读取/写入数据，并根据选定的开始和结束日期/时间调整数据框的大小。...对于我们的应用程序，我们将使用Streamlit为我们的时间序列数据渲染一个交互式滑动过滤器，该数据也将即时可视化。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > 数据处理 > E-pd 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas numpy.where 方法 Excel 函数中有一个初学者都能马上学会的函数——IF 函数，而在 pandas...由于需要使用 numpy 的方法，因此代码的开始需要导入 numpy 包: import pandas as pd import numpy as np ---- 场景 如下学生成绩表： 高于等于...pd.read_excel('data.xlsx', 'sp1') df['res'] = np.where(df.成绩>=60,'是','否') df 行2：np.where 各个参数都能接受 pandas...在 pandas 中其实也可以选择用 Python 的基本语法处理。
此秘籍将与整个数据帧相同。 第 2 步显示了如何按单个列对数据帧进行排序，这并不是我们想要的。 步骤 3 同时对多个列进行排序。...有许多方法可以使用布尔下标过滤（或子集）Pandas 中的数据。...步骤 6 显示，Pandas 通过显示频率信息对待布尔列的方式类似于对待对象数据类型的方式。 这是考虑布尔序列的自然方法，而不是像对数字数据那样显示分位数。.../img/00072.jpeg)] 我们已经成功过滤了数据和数据帧的所有列。...布尔数组的整数位置与数据帧的整数位置对齐，并且过滤器按预期进行。 这些数组也可以与.loc运算符一起使用，但是它们对于.iloc是必需的。 步骤 6 和 7 显示了如何按列而不是按行进行过滤。
，还学习如何将多个过滤器应用于 Pandas 数据帧。...在本章中，我们将讨论以下主题： 从数据集中选择数据 排序数据集 使用 Pandas 数据帧过滤行 使用多个条件（例如 AND，OR 和 ISIN）过滤数据 在 Pandas 中使用axis参数 更改 Pandas.../img/3cee634e-99f8-4ec7-8fce-0ebb53bcb71e.png)] 如您在前面的屏幕快照中所见，我们按State和Metro过滤了列，并使用过滤器列中的值创建了一个新的数据帧.../img/e12e7ee1-62dc-46e2-96bc-f1ea0d3d3e68.png)] 将多个过滤条件应用于 Pandas 数据帧 在本节中，我们将学习将多个过滤条件应用于 Pandas 数据帧的方法...我们逐步介绍了如何过滤 Pandas 数据帧的行，如何对此类数据帧应用多个过滤器以及如何在 Pandas 中使用axis参数。
，有位粉丝提到了一个牛逼的库，它巧妙的将Pandas与GUI界面结合起来，使得我们可以借助GUI界面来分析DATaFrame数据框。 基于此，我觉得有必要写一篇文章，再为大家做一个学习分享。...image.png pandasgui的6大特征 pandasgui一共有如下6大特征： Ⅰ 查看数据帧和系列（支持多索引）； Ⅱ 统计汇总； Ⅲ 过滤； Ⅳ 交互式绘图； Ⅴ 重塑功能； Ⅵ 支持csv...查看数据帧和系列 运行下方代码，我们可以清晰看到数据集的shape，行列索引名。...统计汇总 仔细观察下图，pandasgui会自动按列统计每列的数据类型、行数、非重复值、均值、方差、标准差 、最小值、最大值。 image.png 3....过滤 我们直接在Filters输入框中，输入a>=2，如下图所示。 image.png 输入公式后，接着点击Enter，即可完成对列的筛选。 image.png 4.
1、获取某年某月数据 data_train = pd.read_csv('data/train.csv') # 将数据类型转换为日期类型 data_train['date'] = pd.to_datetime...# 获取某个时期之前或之后的数据 # 获取2014年以后的数据 print(df.truncate(before='2014').head()) # 获取2013-11之前的数据 print(df.truncate...，但不统计 # 按月显示，但不统计 df_period_M = df.to_period('M').head() print(df_period_M) # 按季度显示，但不统计 df_period_Q...= df.to_period('Q').head() print(df_period_Q) # 按年度显示，但不统计 df_period_A = df.to_period('A').head() print...，并且统计 # 按年统计并显示 print(df.resample('AS').sum().to_period('A')) # 按季度统计并显示 print(df.resample('Q').sum()
接下来看一看 Pandas 数据分析库的 6 种函数。...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...以及从 HDF5 格式中保存 / 加载数据； 时间序列的特定功能: 数据范围的生成以及频率转换、移动窗口统计、数据移动和滞后等。...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。
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