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...column_name'] >= A & 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，希望对大家有所帮助。
本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A1:E25中存放着数据，列D中是要查找的值需满足的条件，列I和列J中显示查找到的结果，示例中显示的是1月份南区超市销售的蔬菜及其数量。 ?...图1 要求在I2中输入公式，向右向下拖拉以获取全部满足条件的数据。 先不看答案，自已动手试一试。...公式解析 公式中的： COUNTIFS($A:$A,$G$6,$B:$B,$G$9,$C:$C,$G$3)<ROWS($I$2:I2) 用来计算符合条件的结果数（本例中为5），并与已放置值的单元格数（已返回的值...FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE}=3 转换为： {1;1;2;2;1;2;0;0;1;1;0;1;2;2;3;3;2;3;1;1;3;3;1;2}=3 数组中有5个3，表明有5条数据满足条件...、3……等，从而可以获取相应位置的值。
在这篇文章中，探讨一种计算在至少一列中满足规定条件的行数的解决方案，示例工作表如下图1所示，其中详细列出了各个国家在不同年份废镍的出口水平。 ?...由于数据较少，我们可以从工作表中清楚地标出满足条件的数据，如下图2所示。 ? 图2 显然，“标准的”COUNTIF（S）公式结构不能满足要求，因为我们必须确保不要重复计数。...如下图3所示，我们可以在工作表中标出满足条件的数据，除了2个国家外，其他11个国家都满足条件。 ?...MMULT(N(B2:J14>1000),TRANSPOSE(COLUMN(B2:J14)^0))>0)) 公式中，比较区域中的每个元素是否大于或等于1000： B2:J14>1000 结果是包含以下布尔值的数组...并且，由于上述数组（一个13行乘9列的数组）包含9列，因此我们用来形成乘积的矩阵的行数必须等于该数组的列数。
Power BI在表格矩阵条件格式和列、值区域均可以放入图像，支持URL、Base64、SVG等格式。同样的图像在不同的区域有不同的显示特性。...接着，我们进行极小值测试，将图像度量值调整为5*5，可以看到条件格式显示效果不变，但是列的图像变小。 另一端极大值测试，将图像度量值调整为100*100，显示效果似乎与36*36没什么不同。...以上测试可以得出第一个结论：条件格式图像的显示大小和图像本身的大小无关；列值的图像显示大小既受图像本身大小影响，又受表格矩阵格式设置区域的区域空间影响。 那么，条件格式图像大小是不是恒定的？不是。...还是36*36的正方形，这里把表格的字体放大，可以看到条件格式的正方形图像也对应放大，列值的图像没有变化。 所以，条件格式图像的大小依托于当前列值的文本格式。...换一个场景，对店铺名称施加排名条件格式（SVG图像），为该列设置背景色，可以看到背景色穿透了本应存在的缝隙，条件格式和列值融为一体。
标签：VBA，自定义函数 如下图1所示，查找列A中值为“figs”的行，并返回该行中内容为“X”的单元格对应的该列中首行单元格的内容，即图1中红框所示的内容。...lookupFruitColours = Left(result_set, Len(result_set) - 1) End Function 其中，参数lookup_value代表要在指定区域第一列中查找的值...，参数intersect_value代表行列交叉处的值，参数lookup_vector代表指定的查找区域，参数result_vector代表返回值所在的区域。
首先定义了一个字典 data，其中键为 “label”，值为一个列表 [1, 2, 3, 4]。然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。...values 属性返回 DataFrame 指定列的 NumPy 表示形式。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...和列E中包含“A”和“C1”。...和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。...例如，在上述条件基础上，要求“参数1”为“M-I”、”参数2”为 M-IA”，可以使用数组公式： =MAX(IF((参数1=B13)*(参数2=C13)*(参数3=D13)*(参数4=E13),参数5,0...)) 可以看到，返回值为0.198，如下图2所示。
我们可能熟悉使用INDEX、SMALL等在给定单列或单行数组的情况下，返回满足一个或多个条件的值的列表。这是一项标准的公式技术。...本文提供了一种方法，在给定一个或多个相同布局的工作表的情况下，可以创建另一个“主”工作表，该工作表仅由满足特定条件的所有工作表中的数据组成。并且，这里不使用VBA，仅使用公式。...图3 想要创建一个主工作表Master，其数据来源于上面三个工作表中列D中的值为“Y”的数据： ?...一个是1行3列，得到一个3行3列的数组，该数组由9个TRUE/FALSE值组成： 0+({TRUE,FALSE,FALSE;TRUE,TRUE,FALSE;TRUE,TRUE,TRUE}) 转换为1/0...实际上，该技术的核心为：通过生成动态汇总小计数量的数组，该小计数量由来自每个工作表中符合条件（即在列D中的值为“Y”）的行数组成，然后将公式所在单元格相对行数与该数组相比较，以便有效地确定公式所在行中要指定的工作表
它可以升序排列，可以降序排列，也可以像我们以前章节说过的，以波浪形方式排序，现在我们要看到的一种是绝对值排序。对于数组A,绝对值排序满足以下条件：|A[i]| < |A[j]|，只要i < j。...对于这个题目，我们曾经讨论过当数组元素全是整数时的情况，要找到满足条件的配对(i,j)，我们让i从0开始，然后计算m = k - A[i]，接着在(i+1, n)这部分元素中，使用折半查找，看看有没有元素正好等于...m，如果在(i+1,n)中存在下标j，满足A[j] == m 那么我们就可以直接返回配对(i,j)，这种做法在数组元素全是正数，全是负数，以及是绝对值排序时都成立，只是在绝对值排序的数组中，进行二分查找时...因此在查找满足条件的元素配对时，我们先看看前两种情况是否能查找到满足条件的元素，如果不行，那么我们再依据第三种情况去查找，无论是否存在满足条件的元素配对，我们算法的时间复杂度都是O(n)。..." and " + this.sortedArray[this.indexJ]); } } } 类FindPairInAbsoluteSortedArray用于在绝对值排序的数组中查找满足条件的元素配对
我们只知道当年度的值value_1、value_2，现在求group分组下的累计值，比如A、2014之前的累计值，可以用cumsum函数来实现。...df['cumsum_2'] = df[['value_2','group']].groupby('group').cumsum() df 4....Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。..., raise_on_error=None) 参数作用： cond：布尔条件，如果 cond 为真，保持原来的值，否则替换为other other：替换的特殊值 inplace：inplace为真则在原数据上操作...，使用iloc： df.iloc[:3,:2] 使用loc： df.loc[:2,['group','year']]1 提示：使用loc时，索引是指index值，包括上边界。
我们只知道当年度的值value_1、value_2，现在求group分组下的累计值，比如A、2014之前的累计值，可以用cumsum函数来实现。...Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。..., raise_on_error=None) 参数作用： cond：布尔条件，如果 cond 为真，保持原来的值，否则替换为other other：替换的特殊值 inplace：inplace为真则在原数据上操作...用法： Series.isin(values) 或者 DataFrame.isin(values) 筛选df中year列值在['2010','2014','2017']里的行： In [96]: years...简单说就是将指定的列放到铺开放到行上变成两列，类别是variable(可指定)列，值是value(可指定)列。
df1.iloc[3] # 使用切片的方式批量选择 df1.iloc[3:5, 0:2] # 使用索引值位置列表选择 df1.iloc[[1, 2, 4], [0, 2]] 07 按条件选择数据...# 用单列的值选择数据 df1[df1.A>0] # 选择df中满足条件的值(不满足会现实NaN) df1[df1>0] # 使用isin()选择 df2[df2['E'].isin(['test...# df2.fillna() 10 删除数据 # 删除具体列 df2.drop('A', axis=1) # 删除具体的行 df2.drop('a', axis=0) # 根据索引值进行删除 df2....drop(df2.index[3]) # 删除缺失值 df2.dropna() # 去除重复值 df2.drop_duplicates() # 按照条件删除数据 df2[df2.E == 'test...in df5.groupby('B'): print(name) print(group) # 将分组结果转换为字典 piece = dict(list(df5.groupby('B
pandas 的核心是名叫DataFrame的对象类型- 本质上是一个值表，每行和每列都有一个标签。...：使用数字选择一行或多行：也可以使用列标签和行号来选择表的任何区域loc：1.3 过滤使用特定值轻松过滤行。...最简单的方法是删除缺少值的行：fillna()另一种方法是使用（例如，使用 0）填充缺失值。1.5 分组使用特定条件对行进行分组并聚合其数据时。...通过告诉 Pandas 将一列除以另一列，它识别到我们想要做的就是分别划分各个值（即每行的“Plays”值除以该行的“Listeners”值）。...do the same filter on the index instead of arbitrary column"""df.ix[s]得到一定条件的列""" display only certain
' 12 print(ser2) View Code 2.DataFrame:表示的是矩阵的数据表，它包含已排序的列集合，每一个可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值)。...DataFrame既有行索引又有列索引。最常用的就是利用包含等长度的列表或numpy数据的字典来形成DataFrame ? ?...loc使用方法:DataFrame.loc[行索引名称或条件,列索引名称，如果内部传递的是一个区间，则左闭右开。...loc内部可以出入表达式，返回布尔值的series iloc和loc的区别是，iloc接受的必须是行索引和列索引的位置。...iloc方法的使用，DataFrame.ilo[行索引位置，列索引位置]，传递是区间，左闭右闭 ? ?
Balance hist 11.用isin描述条件 条件可能有几个值。在这种情况下，最好使用isin方法，而不是单独写入值。 我们只传递期望值的列表。...18.插入新列 我们可以向DataFrame添加新列，如下所示： group = np.random.randint(10, size=6) df_new['Group'] = group df_new...但新列将添加在末尾。如果要将新列放在特定位置，则可以使用插入函数。 df_new.insert(0, 'Group', group) df_new ?...第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。 19.where函数 它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。...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。
Where where函数用于指定条件的数据替换。如果不指定条件，则默认替换值为 NaN。 df['new_col'].where(df['new_col'] > 0, 0) ?...df.year.nunique() 10 df.group.nunique() 3 我们可以直接将nunique函数应用于dataframe，并查看每列中唯一值的数量： ?...Describe describe函数计算数字列的基本统计信息，这些列包括计数、平均值、标准偏差、最小值和最大值、中值、第一个和第三个四分位数。因此，它提供了dataframe的统计摘要。 ?...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。 ?...inner:仅在on参数指定的列中具有相同值的行（如果未指定其它方式，则默认为 inner 方式） outer:全部列数据 left:左一dataframe的所有列数据 right:右一dataframe
（1）填充对象 可以看出combine方法是按照表的顺序轮流进行逐列循环的，而且自动索引对齐，缺失值为NaN，理解这一点很重要。...例③：使得df1原来符合条件的值不会被覆盖 df1.combine(df2,lambda x,y:x if x.mean()>y.mean() else y,overwrite=False) ?...(a) 每个公司有多少员工满足如下条件：既出现第一张表，又出现在第二张表。...(c) 现在需要编制所有80位员工的信息表，对于(b)中的员工要求不变，对于满足(a)条件员工，它们在某个指标的数值，取偏离它所属公司中满足(b)员工的均值数较小的哪一个，例如：P公司在两张表的交集为{...说明“分数”列是存在缺失值的，所以我们需要将“分数”列的缺失值补上。
； 2，依次计算相邻元素间中位数作为二值划分点的基尼指数； 3，选择最优（划分后基尼指数下降最大）的划分点作为本次迭代的划分点； 4，递归迭代步骤2-3，直到满足停止条件。...，然后每个元素值单独一组，完成初始化阶段； 2，对相邻的组，两两计算卡方值； 3，合并卡方值最小的两组； 4，递归迭代步骤2-3，直到满足停止条件。...条件1：当前箱体数仍大于 最大分箱数量阈值 # 条件2：当前最小卡方值仍小于制定卡方阈值 if (max_group is not None and max_group...，直到满足停止条件。...KS值 Args: data: DataFrame，待计算卡方分箱最优切分点列表的数据集 var: 待计算的连续型变量名称 target: 待计算的目标列
而在pandas中，我们可以通过将列名列表传递给DataFrame来完成列选择 ?...二、查找 单条件查找 在SQL中，WHERE子句用于提取那些满足指定条件的记录，语法如下 SELECT column_name,column_name FROM table_name WHERE column_name...而在pandas中，按照条件进行查找则可以有多种形式，比如可以将含有True/False的Series对象传递给DataFrame，并返回所有带有True的行 ?...'value': np.random.randn(4)}) 内连接 内联接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行，在SQL中实现内连接使用INNER JOIN SELECT * FROM...merge()提供了一些参数，可以将一个DataFrame的列与另一个DataFrame的索引连接在一起? ?
5.查询带有多个条件的数据。 多个条件同时满足的情况 在前一小结基础上，pandas需要使用&符号连接多个条件，每个条件需要加上小括号；SQL需要使用and关键字连接多个条件。...多个条件满足其中一个的情况 与多个条件同时满足使用&相对应的，我们使用|符号表示一个条件满足的情况，而SQL中则用or关键字连接各个条件表示任意满足一个。...这里需要特别说明的是有一种情况是需要判断某字段是否为空值。pandas的空值用nan表示，其判断条件需要写成isna()，或者notna()。...这种情况的判断条件和前面一样使用等号即可。感兴趣的朋友可以自己尝试一下。 6.group by聚合操作 使用group by时，通常伴随着聚合操作，这时候需要用到聚合函数。...pandas里，dataframe的多字段排序需要用by指定排序字段，SQL只要将多个字段依次卸载order by之后即可。例如，输出uid，订单数，订单金额三列，并按照uid降序，订单金额升序排列。
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