过滤pandas中的布尔值
在pandas中过滤布尔值可以使用布尔索引。布尔索引是一种通过布尔条件来选择数据的方法。
首先，我们需要创建一个包含布尔值的Series或DataFrame。然后，我们可以使用布尔条件来选择满足条件的行或列。
以下是一个完善且全面的答案：
在pandas中，过滤布尔值可以使用布尔索引。布尔索引是一种通过布尔条件来选择数据的方法。在pandas中，布尔索引可以用于Series和DataFrame对象。
对于Series对象，我们可以使用布尔条件来选择满足条件的元素。例如，假设我们有一个Series对象s，我们想要选择其中大于等于5的元素，可以使用以下代码：
s[s >= 5]这将返回一个新的Series对象，其中包含满足条件的元素。
对于DataFrame对象，我们可以使用布尔条件来选择满足条件的行或列。例如，假设我们有一个DataFrame对象df，我们想要选择其中age列大于等于18的行，可以使用以下代码：
df[df['age'] >= 18]这将返回一个新的DataFrame对象，其中包含满足条件的行。
布尔索引在数据过滤和筛选中非常有用。它可以帮助我们根据特定条件选择数据，从而进行进一步的分析和处理。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中包括云服务器、云数据库、云存储等。这些产品可以帮助用户在云端进行数据存储、计算和分析。具体而言，对于pandas中过滤布尔值的需求，腾讯云的云服务器和云数据库是非常适合的选择。
腾讯云云服务器（ECS）是一种弹性计算服务，可以提供可靠、安全、灵活的云计算能力。用户可以根据自己的需求选择不同配置的云服务器，并通过云服务器控制台进行管理和操作。腾讯云云服务器支持多种操作系统和编程语言，可以满足各种开发需求。
腾讯云云数据库（CDB）是一种高性能、可扩展的云数据库服务。用户可以在腾讯云上创建和管理数据库实例，并通过云数据库控制台进行数据管理和查询。腾讯云云数据库支持多种数据库引擎，包括MySQL、SQL Server、MongoDB等，可以满足不同的数据存储和处理需求。
腾讯云的云服务器和云数据库可以与pandas结合使用，帮助用户进行数据过滤和分析。用户可以将数据存储在云服务器或云数据库中，然后使用pandas进行数据过滤和筛选。通过腾讯云的云计算服务，用户可以获得高性能、可靠的计算和存储能力，从而更好地处理和分析数据。
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请注意，本答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，以遵守问题要求。
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import pandas as pd
d = {
"tags": pd.Series([["a", "b"], ["a"], ["b", "c"], ["a", "c"], []]),
"value": pd.Series([0, 2, 1, 4, 3]),
}
df = pd.DataFrame(d) 我想选择所有带有"c“的行作为"tag”列中的一个元素(就像在df.loc[INSERT_FUNCTION_HE
浏览 38提问于2020-08-08得票数 2
在python中，我有一个Pandas dataframe (df)，可以在下面进行复制。
import pandas as pd
data = [['2021-09-12', 'item1', 'IL', 5], ['2021-09-12', 'item2', 'CA', 7], ['2021-08-13', 'item2', 'CA', 8], ['2021-06-12', 'item3', 'NY'
浏览 1提问于2021-09-21得票数 1
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我怎样才能得到Pandas中有NaN值的所有位置。例如,
sample = pd.DataFrame(np.zeros(shape=[5,5]))
sample.iloc[0,0] = np.nan
sample.iloc[2,3] = np.nan
sample.iloc[4,3] = np.nan
是Pandas数据帧，其中诸如(0,0)、(2,3)和(4，3)的位置具有NaN值。因此，我想要一个这样的元组列表
[(0,0),(2,3),(4,3)]
我从哪能买到这个？
问候
浏览 0提问于2017-02-10得票数 0
我有一个包含一些数据的数据帧。我想对这个数据帧应用一个条件。 当我像这样写代码的时候： import pandas as pd
data_store = pd.read_excel("101010.xlsx")
fff = data_store[data_store.Price > 20]
print(fff.sort_values("Total Sale", ascending=False)) 程序正在运行并返回(显示)我想要的数据帧元素值，如下所示： Total Sale Price
100000 64
95000
浏览 18提问于2020-09-07得票数 0
我试图创建一个子集df，过滤掉'Invoice Amount‘> 1000的所有绝对值。 abs_filter = lambda subset: subset['Invoice Amount'].abs() < 1000
filter_df2 = df.groupby(
['year', 'month','Unit','Name']).filter(lambda grp: abs_filter(grp))
filter_df2 我一直收到错误: filter函数返回
浏览 7提问于2020-03-23得票数 0
我正在构建一个多用途的用户界面，我正在添加Pandas到它。为此，我需要根据由用户选择定义的组件(存储在变量中)形成表达式。
一切似乎都很顺利，但我陷入了死胡同。我希望用户能够选择几个表达式，然后将它们连接起来形成新的dataframe。如果我只使用一个表达式，一切都会正常运行：
from pandas import read_csv
df = read_csv("SomeCsv.csv")
b= df[r'ID']
a=(b==r'p')
Value=df[a] #Works,returning the rows in df whichs co
浏览 4提问于2013-11-28得票数 3
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我正在尝试理解Pandas中的方法。我不知道为什么下面的代码不起作用：
# Load data
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
data = load_iris()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
# Set arbitrary index (is this needed?) and try filtering:
indexed_df = df.copy().set_index('sepal width (cm)
浏览 0提问于2018-01-17得票数 3
我是Python新手，我即将解决一些简单的问题。
我有两个excel数据集。第一栏载有我在不同日子所取的样本，分别列有“日期”栏及“月份”栏，详情如下：
还有另一个excel，我只想要的约会
我想用与第二个excel相同的日期过滤第一个excel，并打印出符合这些条件的行。
这是我的代码:第一次尝试：
import datetime
import pandas
import pandas as pd
import openpyxl
from pandas import DataFrame
from datetime import datetime
import datet
浏览 15提问于2022-08-08得票数 1
import pandas as pd
C = {'name': ['Alice', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'phone': ['007', '1764', '1317210', '314159']}
CONTACTS = pd.DataFrame(data = C)
answer = {'guest_name': ['Alice', 'Bob', &
浏览 2提问于2018-04-13得票数 2
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1回答
我目前正在分析csv文件中的一些滴答数据，如下所示：
Time (UTC),Ask,Bid,AskVolume,BidVolume
2015.01.14 00:00:00.560,1.20104,1.20088,1.55,2.21
2015.01.14 00:00:01.175,1.20104,1.20088,1.46,1.46
2015.01.14 00:00:01.779,1.20104,1.20088,1.2,1.71
2015.01.14 00:00:11.236,1.20104,1.20088,1.47,2.21
2015.01.14 00:00:12.469,1.20104,1.2
浏览 0提问于2018-05-07得票数 0
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我想进行数据分割，并打印与其中一列中的某个值匹配的行数。下面是我的代码 import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv("census.csv") census.csv有一列" income“，它有3个值'<=50K‘、'=50K’和'>50K‘，我想打印收入值为'<=50K’的行数。 我试着像下面这样 count = data['income']='<=50K' 不过，这并不起作用。
浏览 25提问于2021-07-06得票数 1
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1回答
def dailyTimeDistributionFeatures ( dailyCallDistribution_dictionary, missingValue = -999, lowSampleValue = -666, numberOfFeatures = 14, sampleSizeThreshold = 3 ):
featureSelection = {}
for date in dailyCallDistribution_dictionary:
date_timestruct = datetime.datetime.fromtim
浏览 91提问于2013-07-05得票数 1
1回答
如何通过匹配另一列中的属性来获取csv文件中某一列的值？
CSV-文件应该是这样的：
One,Two,Three
x,car,5
x,bus,7
x,car,9
x,car,6
我只想得到第3栏的值，如果它们在第2栏中有“汽车”的价值，我也不希望它们被加进去，而是把它们打印在一个清单中，或者这样：
5
9
6
我的方法是这样的，但实际上不起作用：
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r"example.csv")
ITEMS = [car] #I will need more items, this is just examplifie
浏览 1提问于2021-03-21得票数 0
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我只需要将pandas数据帧中的特定行输出到CSV文件。换句话说，输出只需要X行中的数据，用逗号分隔的一行中，不需要其他任何数据。我在使用to_CSV时遇到的问题是，我找不到一种只处理数据的方法；我总是收到包含列计数的额外行。
data.to_csv(filename, index=False)
给出
0,1,2,3,4,5
X,Y,Z,A,B,C
第一行只是一个列计数，是数据帧的一部分，而不是数据。我只需要数据。有没有什么方法可以简单地做到这一点，或者我是否需要跳出pandas，在python中进一步操作数据？
注意:前面的示例只有1行数据，但如果也有选择行的语法就更好了。
浏览 0提问于2016-11-04得票数 3
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我有一个pandas DataFrame，其中一列主要是数字，但也包含非数字值，如"None“。我想运行一个只返回大于某个阈值的数值的查询。但是，当我运行以下命令时：
df = df.query('num >= 100')
我得到一个错误：
TypeError: '>=' not supported between instances of 'str' and 'int'
如何正确运行此查询？
浏览 23提问于2020-05-28得票数 0
我有一个python脚本，用于将多个excel工作簿(每个工作簿中有一个工作表)加载到列表中，然后对数据执行排序。
我希望导入相同的工作簿，但在加载到列表之前，我希望根据列的内容选择某些行。
例如：
我的当前脚本加载所有数据，例如，如果'A‘出现在第3列中，我希望只在行中加载。
我当前的脚本如下：
import pandas as pd
import uuid
import xlrd
params = [r'C:\Users\Desktop\Input\1.xlsx',
r'C:\Users\Desktop\Input\2.xlsx'
浏览 0提问于2018-03-15得票数 0
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我试图获取Csv文件的一列，并试图打印出任何大于标准偏差x3的数字。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('/Users/aaronhuang/Desktop/ffp/exfileDATA.csv', usecols=[1], header=0)
stand = round(df.std(), 2)
print(df)
conf = stand * 3
print(round(conf, 2))
for rogue in df:
if df <= conf:
print(df)
当运行时，它会发出：
Magnitude
浏览 8提问于2020-05-26得票数 0
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我有一个模式：
patternDel = "( \\((MoM|QoQ)\\))";
我想删除pandas dataframe中列df['Event Name']与此模式匹配的所有行。哪种方法是最好的？数据帧中有超过100k行。
浏览 8提问于2016-10-10得票数 26
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1回答
从Firebase数据库中检索这些值或员工姓名。我需要按姓名搜索员工，以便在ListView上轻松访问他们。例如，如果我输入‘s’，所有带有"S“的员工姓名都应该显示为与ListView相同，这是可触摸的。
帮助我从ListView中的列表项实现搜索功能。
class EmployeeList extends Component {
componentWillMount() {
this.props.employeesFetch();
this.createDataSource(this.props);
}
compo
浏览 0提问于2018-03-15得票数 0
1回答
我的数据集是巨大的。我正在使用Azure ML notebooks，并使用azureml.core读取日期集并转换为azureml.data.tabular_dataset.TabularDataset。无论如何，我会过滤tabularDataset中的数据，而不是转换为pandas数据帧。我使用下面的代码来读取数据。由于数据量巨大，pandas数据帧正在耗尽内存。我不需要将完整的数据加载到程序中。仅需要子集。有没有办法在转换为pandas数据框之前过滤记录 def read_Dataset(dataset):
ws = Workspace.from_config()
ds
浏览 69提问于2021-01-06得票数 1
1回答
我想使用熊猫的功能，但有一个标准，不分组或过滤数据。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(low=0, high=5, size=(10000, 2)),columns=['a', 'b'])
print df.sample(n=100)
这将对100行进行示例，但是如果我想要示例包含df['a']中1的0到50行的50行，该怎么办？
浏览 3提问于2017-11-22得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一个富化器，它调用一个方法并返回true或false。但是，当我测试条件时，它不会触发操作。文档指出，如果表达式中的值返回false，则使用关键字'empty‘进行测试将返回true。当checkExisting返回false时，我希望操作被触发，但这并没有发生。有什么问题吗？
<enricher target="#[variable:myVal]">
<invoke object-ref="myBean" method="checkExisting" methodArguments="#
浏览 2提问于2018-01-26得票数 0
在Python的pandas中，如果我有一个具有n列的DataFrame，并且我想将满足某些条件的行保留在特定的列中，我只需输入：df[df.column1 > 0]，我找不到在Julia pandas中执行此操作的正确语法。
浏览 2提问于2017-11-29得票数 0
1回答
我正在尝试删除Pandas数据框中两列中任何一列都不为零的所有行。我的数据帧被索引为从0到620。这是我的代码：
for index in range(0, 621):
if((zeroes[index,1] != 0) and (zeroes[index,3] != 0)):
del(zeroes[index,])
我一直收到一个键错误。KeyError：(0，1)
我的讲师建议我将范围更改为测试，看看我的数据框中是否有坏线。我做到了。我检查了数据帧的尾部，然后将范围更改为(616,621)。然后我得到了键错误：(616，1)。
有没有人知道我的代码出了什么问题，或者
浏览 1提问于2018-10-12得票数 0
1回答
我希望在使用dask时满足多个条件的行上替换值。我将执行替换的预置值出现在一列中，如果满足条件，则用预置值替换目标值。
如果可能的话，我希望呆在dask中，而不是在另一个库中执行此操作，因为在转换数据文件时，内存受到限制。
目前，我正在尝试使用.mask命令。
其中，GrassDeadFMC >= 12和风车<= 10使GrassFMCoefficient等于GFMG12L10中的值。ddf['GrassFMCoefficient'] = ddf['GFMG12L10'].mask(ddf['GrassDeadFMC'] >=
浏览 1提问于2020-11-23得票数 0
回答已采纳
我正在将csv文件加载到Pandas DataFrame中。对于每一列，如何使用dtype参数指定它包含的数据类型？
我可以用数字数据(底部的代码).
但是我如何指定时间数据..。
以及分类的数据，如因子还是布尔值？我试过np.bool_和pd.tslib.Timestamp都没有运气。
代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv(<file-name>, dtype={'A': np.int64, 'B': np.float64})
浏览 3提问于2013-11-20得票数 21
回答已采纳
使用Pandas 1.0.1，如果
df = df.merge(df2, on=some_column)
收益率
File /home/torstein/code/fintechdb/Sheets/sheets/gild.py, line 42, in gild
df = df.merge(df2, on=some_column)
File /home/torstein/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/frame.py, line 7297, in merge
validate=validate,
File /
浏览 0提问于2020-02-18得票数 11
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1回答
我有一个熊猫系列有以下内容。
$ import pandas as pd
$ filter = pd.Series(
data = [True, False, True, True],
index = ['A', 'B', 'C', 'D']
)
$ filter.index.name = 'my_id'
$ print(filter)
my_id
A True
B False
C True
D True
dtype: bool
像这样的DataFrame。
浏览 1提问于2019-11-09得票数 1
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1回答
我正在学习一个关于比特币和熊猫的教程，其中我从websocket接收数据并将其存储在dataframe中。一切正常，但我的脚本随机抛出了一个错误： Traceback (most recent call last):: 26561.29| MIN: 26530.0 | MAX: 26582.691
File "/home/user/Desktop/BTC/price.py", line 89, in <module>
df = df.loc[df.date >= start_time]
File "/home/user/.local/
浏览 28提问于2021-01-20得票数 0
我正在尝试过滤数据框中field_A为null或空字符串的记录，如下所示： my_df[my_df.editions is not None]
my_df.shape 这给了我一个错误： ---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-40-e1969e0af259> in <module&g
浏览 126提问于2016-09-14得票数 18
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1回答
我一直在用pandas编写这段代码
import pandas as pd
data = pd.read_csv('processedblock2.csv')
df = pd.DataFrame(data, columns = ['index', 'x','y','z'])#in order for this to work needed to clen up the csv file a lot
#data.columns = pd.read_csv('pdbtesttrimmed.txt')
浏览 7提问于2020-06-09得票数 0
回答已采纳
当使用pandas将查询的输出加载到DataFrame中时，标准行为是将包含NULL的整型字段转换为浮点型，以便NULL变为NaN。
从pandas 1.0.0开始，它们包含了一个名为pandas.NA的新类型，用于处理具有NULL的整型列。但是，当使用pandas.read_sql()时，当出现NULL时，整型列仍然转换为浮点型，而不是整型。除此之外，read_sql()方法不像read_csv()那样支持使用dtype参数来强制字段。
有没有一种方法可以将查询中的整型列直接加载到Int64数据类型中，而不是先将其强制为浮点型，然后再手动将其转换为Int64？
浏览 26提问于2020-03-18得票数 2
我尝试在python中执行以下代码：
from pandas import *
tickdata = read_csv('/home/user/sourcefile.csv',index_col=0,parse_dates='TRUE')
csv文件的行如下所示：
2011/11/23 23:56:00.554389,1165.2500
2011/11/23 23:56:02.310943,1165.5000
2011/11/23 23:56:05.564009,1165.2500
在pandas .7上，这执行得很好。在pandas .8.0rc2上，我得到了
浏览 1提问于2012-06-28得票数 0
回答已采纳
我使用的是JSF richface。我在数据表中使用过滤器。
<rich:column width="50px" label="Item Name" align="center"
filterBy="#{list.itemName}" filterEvent="onkeyup"
filterValue="#{Bean.itemFilter}" filterType="custom">
浏览 0提问于2015-03-27得票数 1
有没有可能pandas函数read_excel正在修改excel中的数据？
例如，它似乎将TRUE更改为1，将False更改为FALSE。
我使用下面的代码
df = pd.read_excel(DEFAULT_PATH_2_XLSX_FILE，，dtype=str)
浏览 0提问于2021-10-22得票数 0
从numpy 1.13.3更新到1.14.2后，我在scipy内部遇到了一个异常
scipy.optimize.minimize调用
scipy.optimize.minimize(minimization_function, weigths,
method="SLSQP",
args=(...),
constraints=OPTIMIZER_CONSTRAINTS,
bounds=(bo
浏览 0提问于2018-03-20得票数 0
3回答
我有一个pandas数据帧，它的一列是：
a = [1,0,1,0,1,3,4,6,4,6]
现在我想创建另一个列，这样任何大于0小于5的值都被赋值为1，而rest被赋值为0，即：
a = [1,0,1,0,1,3,4,6,4,6]
b = [1,0,1,0,1,1,1,0,1,0]
现在我已经这样做了
dtaframe['b'] = dtaframe['a'].loc[0 < dtaframe['a'] < 5] = 1
dtaframe['b'] = dtaframe['a'].loc[dtafr
浏览 3提问于2016-08-13得票数 3
2回答
在App 中，有以下内容：
FlexEmployee.query(FlexEmployee.location == 'SF')
如何不首先计算"FlexEmployee.location == 'SF'“，并将布尔结果传递给query()？
浏览 3提问于2016-03-31得票数 1
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我想在pandas.DataFrame中删除一些特定的行，而我尝试过的pandas.Series.drop().What如下所示：
In[1]:
a_pd = pd.DataFrame(np.array([[1,2,3], [2,'?','x'],['s','d',4]]), columns=list('abc'))
a_pd
Out[1]:
a b c
0 1 2 3
1 2 ? x
2 s d 4
In[2]:
a_pd['b
浏览 4提问于2016-10-05得票数 0
回答已采纳
1回答
需要查询多个属性，其中一个属性使用'!=‘，另一个属性使用'<=’。
但要查看数据存储文档，这是不可能的。我不想创建多个索引，我们如何才能做到这一点呢？
浏览 1提问于2015-09-18得票数 0
我有一个名为y_ocsvm的列，它在名为step1的df中用1和-1填充。 我使用：step1['y_ocsvm'].value_counts()来获取1和-1的计数，输出是： step1['y_ocsvm'].value_counts()
Out[11]:
1 1622
-1 426
Name: y_ocsvm, dtype: int64 我想要找出-1的数量与1的数量的比率。我可以简单地做426/1622，但由于我必须对许多数据帧使用这个值，因此这些值肯定会变化，这将使手动计算相同的值变得困难。 由于value_counts()只能应用于
浏览 31提问于2019-05-11得票数 2
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这是我的DataFrame：
data.where(data["Gender"] == "Male") and data.where(data["Age"] == 19)
我试图打印匹配值，但是我得到了这个错误。解释输出。
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
in
----
浏览 4提问于2020-02-28得票数 0
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我希望为dataframe中的每一行分配一个间隔，这样所有行都不会重叠，并且将覆盖整个可能的范围。因此，我可以根据在给定间隔内的值来筛选行。
我曾经使用过pd.Interval，但是当我尝试“正常”过滤时，它没有工作：
df = pd.DataFrame({"rating":["bad","average","good"],
"stars":[pd.Interval(left=0,right=2,closed="left"),
浏览 1提问于2019-08-30得票数 2
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1回答
我在量角器中使用下面的函数，它使用滤波器函数。在这里，让requiredArtifacts被声明，一旦过滤器承诺得到解决，它将是过滤器函数的返回值。这意味着当我运行此函数时，由于筛选器操作是异步的，并且返回允许值，所以let loc =应该会给出未定义的错误。但它运行得很好。这是否意味着过滤器函数不是返回承诺，而是以同步方式执行。请澄清，因为我是新的在这个编码。
this.deleteRTI = function(rtiName, operationName){
let str = rtiName +' [Rule Template Instance]'
浏览 0提问于2020-03-05得票数 1
1回答
我想根据行中的不同值，通过更复杂的函数来过滤数据帧。
是否可以像在中那样，通过布尔函数过滤DF行？
举一个简单的例子来说明这个问题：
import pandas as pd
def filter_fn(row):
if row['Name'] == 'Alisa' and row['Age'] > 24:
return False
return row
d = {
'Name': ['Alisa', 'Bobby', 'jodha'
浏览 9提问于2018-07-30得票数 26
回答已采纳
1回答
我正在上一个在线课程。'bikesharing_data‘是pandas对象的名称，'workingday’是该数据框中列的名称。导师想要将数据集分成两个样本，并将“workingday”分成(0，1)组。她是这样写的： sample_01 = bikesharing_data[(bikesharing_data['workingday'] == 1)]
sample_02 = bikesharing_data[(bikesharing_data['workingday'] == 0)] 我的问题是，如果我按如下方式划分样本： sample_
浏览 8提问于2020-04-21得票数 0
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我花了几个小时搜索Pandas文档和其他几个网站，但是我不知道我的代码在哪里不工作。
我的UDF：
def indice(dfb, lb, ub):
dfb['isOutlier'] = ~dfb['valor_unitario'].between(lb, ub)
dfb = dfb[~dfb.isOutlier]
dfb['indice'] = (dfb['valor_unitario'] - lb) / (ub - lb) * 2000
df = df.astype({'indice&
浏览 1提问于2021-05-03得票数 0
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1回答
看起来Pandas排序不再工作了：
import pandas as pd
from numpy import random
sample = random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(100,))
ranking = pd.DataFrame(sample, columns=['random']).sort_values(by='random', ascending='False')
print(ranking.head())
random
18 0.024665
71 0.028709
浏览 2提问于2020-04-10得票数 0
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我想在一列中显示我拥有的组数，然后只显示那些有超过一个特定数目的组。
考虑一下这个例子：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
'ColA': 'A A A B B C C C C D E E F F F F F F F G G H'.split(),
'ColB': '1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2'.split()
}
)
如果我这样分组的话：
print df.groupby(
浏览 4提问于2015-09-09得票数 1
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