首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用pandas筛选出指定值所对应

布尔索引 该方法其实就是找出每一中符合条件真值(true value),如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...这个例子需要先找出符合条件所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回是array([0, 2, 4, 6, 7])...df.set_index('A', append=True, drop=False).xs('foo', level=1) # xs方法适用于多重索引DataFrame数据筛选 # 更直观点做法...数据提取不止前面提到情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列值等于标量,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个/些值 df.loc[df['column_name

18.6K10
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

一日一技:pandas获取groupby分组里最大值所在

Count':[3,2,5,10,10,6]}) CountMtSpValue03s1a112s1b225s2c3310s2d4410s2e556s3f6 方法1:在分组中过滤出Count最大...方法2:用transform获取原dataframeindex,然后过滤出需要 print df.groupby(['Mt'])['Count'].agg(max) idx=df.groupby...True 4 True 5 True dtype: bool CountMtSpValue03s1a1310s2d4410s2e556s3f6 上面的方法都有个问题是3、4值都是最大值...('Mt', as_index=False).first() MtCountSpValue0s13a11s210d42s36f6 那问题又来了,如果不是要取出最大值所在,比如要中间值所在那行呢...思路还是类似,可能具体写法上要做一些修改,比如方法12要修改max算法,方法3要自己实现一个返回index方法。不管怎样,groupby之后,每个分组都是一个dataframe。

4K30

SQL中转列转行

而在SQL面试中,一道出镜频率很高题目就是转列转行问题,可以说这也是一道经典SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典学生成绩表问题。...其基本思路是这样: 在长表数据组织结构中,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一 在长表中,仅有一记录了课程成绩,但在宽表中则每门课作为一记录成绩...由多行变一,那么直觉想到就是要groupby聚合;由一变多,那么就涉及到衍生提取; 既然要用groupby聚合,那么就涉及到将多门课成绩汇总,但现在需要不是所有成绩汇总,而仍然是各门课独立成绩...,所以需要用一个if函数加以筛选提取;当然,用case when也可以; 在if筛选提取基础上,针对不同课程设立不同提取条件,并最终加一个聚合函数提取该列成绩即可。...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 记录由一变为多行,字段由多变为单列; 一变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;

6.9K30

SQL 中转列转行

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...上面两个列子基本上就是转列类型了。但是有个问题来了,上面是我为了说明弄一个简单列子。...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT UNPIVOT 时,必须将数据库兼容级别设置为 90 或更高。

5.3K20

存储、存储之间关系比较

存储法是将数据按照存储到数据库中,与存储类似; 3.1基于储存 基于存储是将数据组织成多个,这样就能在一个操作中找到所有的。...这表示对某个中特定值搜索可以直接进入该存储区,而不需要扫描整行数据。这样也使得数据压缩变得更容易,因为一个数据通常具有相同数据类型。...② 根据 B rowid: 连接代价为查找索引块与数据块之和, 其中数据块可估计为:驱动筛选结果最稀疏最 密集情况折中。...算法 24~29 针对J 空间右叶子节点:(1) T1、T2 筛选结果不包括A、B , 且节点本身独立执行连接代价不大于过滤其兄弟节点代价, 选择并行连接。...可见利用动态优化树算法修改执行顺序, 确定左变元为驱动是非常重要。简单规则动态优化树算法都能有效地缩小中间结果之和, 具有最小中间结果之和计划可能是较好计划[12]。

6.5K10

Pandas库基础使用系列---获取

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,位置我们使用类似python中切片语法。...大家还记得它们区别吗?可以看看上一篇文章内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4这样数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定名称,所有指标这一也计算在内了。...接下来我们再看看获取指定指定数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单,大家要注意是,这里2并不算是所以哦,而是名称,只不过是用了padnas自动帮我创建名称。...通常是建议这样获取,因为从代码可读性上更容易知道我们获取是哪一哪一。当然我们也可以通过索引切片方式获取,只是可读性上没有这么好。

35900

传统存储(HBase)存储区别「建议收藏」

1 为什么要按存储 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库式存储(Row-basedstorage)来说。...下面来看一个例子: 从上图可以很清楚地看到,式存储下一张表数据都是放在一起,但列式存储下都被分开保存了。...所以它们就有了如下这些优缺点: 式存储 列式存储 优点 Ø 数据被保存在一起 Ø INSERT/UPDATE容易 Ø 查询时只有涉及到会被读取 Ø 投影(projection)很高效...关系型数据库理论回顾 – 选择(Selection)投影(Projection) 2补充:数据压缩 刚才其实跳过了资料里提到另一种技术:通过字典表压缩数据。...正因为每个字符串在字典表里只出现一次了,所以达到了压缩目的(有点像规范化非规范化NormalizeDenomalize) 3查询执行性能 下面就是最牛图了,通过一条查询执行过程说明列式存储

1.3K20

PQ-M及函数:如何按某数据筛选出一个表里最大

关于筛选出最大行问题,通常有两种情况,即: 1、最大行(按年龄)没有重复,比如这样: 2、最大行(按年龄)有重复,比如这样: 对于第1种情况,要筛选出来比较简单...,直接用Table.Max函数即可(得到是一个记录,也体现了其结果唯一性),如下图所示: 对于第2种情况,可以考虑用Table.SelectRows函数来进行筛选,即筛选出年龄等于源表...(数据导入Power Query后做了类型更改,产生了”更改类型“步骤)中最大值(通过List.Max函数取得,主要其引用是源表中年龄内容: 当然,第2种情况其实是适用于第1...种情况。...这也是为什么说——Table.SelectRows这个函数非常常用,其可使用场景非常多。

2.3K20

Python 使用pandas 进行查询统计详解

但是Pandas 是如何进行查询统计分析得嘞, 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', '...'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数据 df.iloc[0] # 通过位置索引选取第一第二数据 df.iloc[...df.var() # 统计各属性标准差 df.std() 分组统计分析: # 按照性别分组,统计年龄均值 df.groupby('gender')['age'].mean() # 按照性别年龄分组,...统计人数 df.groupby(['gender', 'age'])['name'].count() 交叉表分析: # 构造一个交叉表,统计不同性别年龄的人数 pd.crosstab(df['gender...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 df.isnull() 删除缺失值所在: # 删除所有含有缺失值 df.dropna() # 删除所有含有缺失值

19210

Pandas三百题

df.loc[10:20,'总分':] 26-筛选|通过行号 提取第10 df.loc[9:9] 27-筛选|通过行号(多行) 提取第10之后全部 df.loc[9:] 28-筛选|固定间隔...提取0-50,间隔为3 df.loc[0:50:3] 30-筛选|判断(大于) 提取金牌数大于30 df[df['金牌数']>30] 31-筛选|判断(等于) 提取金牌数等于10 df[...'].str.contains('国')] 37-筛选某行某 提取第0第2 df.iloc[0:1,[1]] 38-筛选多行多 提取 第 0-2 第 0-2 df.iloc[0:2,0:2...] 39-筛选值|组合(行号+号) 提取第 4 ,第 4 值 df.iloc[3,3] 40 - 筛选值|组合(行号+列名) 提取索引为 4 ,列名为 金牌数 值 df.at[4,'金牌数'...在 18 题基础上,在聚合计算时新增一计算最大值与平均值差值 def myfunc(x): return x.max()-x.mean() df.groupby('district')

4.6K22

重温SQL Server转列转行,面试常考题

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...上面两个列子基本上就是转列类型了。但是有个问题来了,上面是我为了说明弄一个简单列子。...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT UNPIVOT 时,必须将数据库兼容级别设置为 90 或更高。

12010
领券