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筛选出指定所对应

pandas中怎么样实现类似mysql查找语句功能: select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据有以下几种方法...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])...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、筛选出列等于标量,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列属于某个范围内...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列不等于某个/些 df.loc[df['column_name

18.6K10

用过Excel,就会获取pandas数据框架中

在Excel中,我们可以看到和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例中为45。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas中获取。...请注意双方括号: dataframe[[列名1,列名2,列名3,…]] 图6 使用pandas获取 可以使用.loc[]获取。请注意此处是方括号,而不是圆括号()。...要获取前三,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,我们需要使用交集。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架第1和第4。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc语法是df.loc[],需要提醒(索引)和可能是什么?

18.9K60
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

python中pandas库中DataFrame操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...[0,2]] #选择第2-4第1、3 Out[17]: a c two 5 7 three 10 12 data.ix[1:2,2:4] #选择第2-3,3-5(不包括5) Out...d three 12 13 data.ix[data.a 5,[2,2,2]] #选择'a'中大于5所在第2重复3次 Out[33]: c c c three 12 12 12 #还可以行数或数跟列名混着用...,至于这个原理,可以看下前面的操作。...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

13.3K30

python数据科学系列:pandas入门详细教程

自然毫无悬念 dataframe:无法访问单个元素,只能返回一、多或多行:单或多值(多个列名组成列表)访问时按进行查询,单访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....检测各行是否重复,返回一个索引bool结果,可通过keep参数设置保留第一/最后一/无保留,例如keep=first意味着在存在重复多行时,首被认为是合法而可以保留 删除重复,drop_duplicates...(通过axis参数设置还是,默认是),仅接收函数作为参数 ?...,要求每个df内部列名是唯一,但两个df间可以重复,毕竟有相同才有拼接实际意义) merge,完全类似于SQL中join语法,仅支持横向拼接,通过设置连接字段,实现同一记录不同信息连接,支持...类似的效果,二者区别在于:merge允许连接字段重复,类似一多或者多一连接,此时将产生笛卡尔积结果;而concat则不允许重复,仅能一一拼接。

13.8K20

Python~Pandas 小白避坑之常用笔记

=0, usecols=None) print(sheet1.head(5)) # 控制台打印前5条数据 三、重复、缺失、异常值处理、按、按剔除 1.重复统计、剔除: import pandas...重复数量 print("user_id重复列数:", duplicated_num) sheet1.drop_duplicates('user_id', inplace=True) duplicated_num...= sheet1.duplicated(subset=['user_id']).sum() # 再次统计user_id 重复数量 print("剔除后-user_id重复列数:", duplicated_num...) 2.缺失统计、剔除: dropna()参数介绍: axis:0(行数据进行剔除)、1(数据进行剔除),默认为0 how:any(中有任意一个空则剔除), all(中全部为空则剔除...skiprows=0, usecols=None) # print(sheet1['利润'].sum()) # 该求和 # print(sheet1['利润'].max()) # 该最大 #

3.1K30

盘点66个Pandas函数,轻松搞定“数据清洗”!

今天我们重新盘点66个Pandas函数合集,包括数据预览、数值数据操作、文本数据操作、/操作等等,涉及“数据清洗”方方面面。...df.sample(3) 输出: 如果要检查数据中各数据类型,可以使用.dtypes;如果想要查看所有的列名,可以使用.columns。...缺失重复 Pandas清洗数据时,判断缺失一般采用isnull()方法。...df.fillna(50) 输出: Pandas清洗数据时,判断重复一般采用duplicated()方法。如果想要直接删除重复,可以使用drop_duplicates() 方法。...计算字符串长度 upper、lower 英文大小写转换 pad/center 在字符串左边、右边或左右两边添加给定字符 repeat 重复字符串几次 slice_replace 使用给定字符串,替换指定位置字符

3.7K11

灰太狼数据世界(三)

读出来数据就是一个dataframe,可以直接他进行操作。 如果想获取前几行可以直接使用head方法,或者切片,都是可以拿到前两。...首先我们可能需要从给定数据中提取出一些我们想要数据,而Pandas 提供了一些选择方法,这些选择方法可以把数据切片,也可以把数据切块。...删除不完整(dropna) 假设我们想删除任何有缺失。这种操作具有侵略性,但是我们可以根据我们需要进行扩展。 我们可以使用isnull来查看dataframe中是否有缺失。...删除重复(drop_duplicates) 表中难免会有一些重复记录,这时候我们需要把这些重复数据都删除掉。...使用duplicated方法可以查找出是否有重复,使用drop_duplicated方法就可以直接将重复删除了。

2.8K30

python数据分析——数据分析数据导入和导出

在数据导入阶段,首先要确保数据来源可靠、格式统一,并且能够满足分析需求。这通常涉及到数据清洗和预处理工作,比如去除重复数据、处理缺失、转换数据类型等,以确保数据完整性和一致性。...网络中每天都会产生大量数据,这些数据具有实时性、种类丰富特点,因此对于数据分析而言是十分重要一类数据来源。 关键技术:爬取网络表格类数据, pandas库read_html()方法。...网址不接受https,可以尝试去掉https中s后爬取。 header:指定标题所在。 index_col:指定标题对应。 【例】爬取A股公司营业收入排行榜。...columns:指定要输出,用列名,列表表示,默认为None。 header:是否输出列名,默认为True。 index:是否输出索引,默认为True。...如果给定字符串列表,则表示它是列名别名。 index:布尔型,默认为True,名(索引)。 index_label:字符串或序列,默认为None。

11110

数据处理利器pandas入门

这里还要注意一点:由于type对应了不同空气质量要素,而不同空气质量要素具有不同取值范围,因此在使用describe查看统计信息时,应针对不同要素进行,这样才有具体意义,才能看出每个要素分布...Pandas主要有两种数据查询选择操作: 基于标签查询 基于整数位置索引查询 Pandas在选择时,无需使用 date[:, columns] 形式,先使用 : 选择所有,再指定 columns...data.fillna() # fillna 使用给定和方法进行数据填补 data.interpolate() # interpolate 可以通过线性插等方法通过插补齐数据 统计计算 Pandas...:站点作为,每个站点空气质量要素通过 type 单独给定。...即获取每个站点时,可以直接获取当前站点所有要素数据,而且时间索引也按照单个时刻排列,索引不会出现重复,而之前存储形式索引会出现重复。索引重复会使得某些操作出错。

3.6K30

python数据分析——数据选择和运算

关键技术: 二维数组索引语法总结如下: [行进行切片,切片] 切片:可以有start:stop:step 切片:可以有start:stop:step import pandas...【例】使用Python给定数组元素进行求和运算。 关键技术:可以使用Pythonsum()函数,程序代码如下所示: 【例】使用Python给定数组元素求乘积运算。..._NoValue'>)返回给定轴上数组元素乘积。程序代码 如下所示: 【例】请使用Python多个数组进行求和运算操作。...: 四、数据运算 pandas具有大量数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大、最小、中位数、众数、方差、标准差等。...按照column列名排序 axis表示按照或者,asceding表=True升序,False为降序,by表示排序列名。 按照数据进行排序,首先按照D进行升序排列。

11910

pandas每天一题-题目5:统计空数量也有多种实现方式

这是一个关于 pandas 从基础到进阶练习题系列,来源于 github 上 guipsamora/pandas_exercises 。...如果你有帮助,记得转发推荐给你好友!...一个订单会包含很多明细项,表中每个样本(每一)表示一个明细项 order_id 存在重复 quantity 是明细项数量 需求:请列出每一缺失、缺失百分比。...:Series 有一个 name 属性,当他转成表格时(DataFrame),这个就会成为列名 6:上一步结果除以记录数,即可得到占比 9:把2个 Series 合并,因为是横向合并,设置参数 axis...:常规操作,不存在列名赋值,表示新增列 推荐阅读: Python干货,不用再死记硬背pandas关于轴概念?

93041

【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

3个key,每一为key对应value 2 查看数据信息 查看信息常用方法包括总体概况、描述性统计信息、数据类型和数据样本查看,具体如表2所示: 表2 Pandas常用查看数据信息方法汇总...常见数据切片和切换方式如表3所示: 表3 Pandas常用数据切分方法 方法用途示例示例说明[['列名1', '列名2',…]]按列名选择单列或多In: print(data2[['col1','...2 1 1选取索引在[0:2)索引在[0:1)中间记录,索引不包含2,索引不包含1loc[m:n,[ '列名1', '列名2',…]]选择索引在m到n间且列名列名1、列名2记录...[0:2)之间,列名为'col1'和'col2'记录,索引不包含2 提示 如果选择特定索引数据,直接写索引即可。...,'col3':np.mean})) Out: col1 col3 col2 a 2 0.5 b 1 1.0在data2中以col2为维度,col1求和,col3

4.7K20

Python中Pandas相关操作

5.缺失数据处理:Pandas具有处理缺失数据功能,可以检测、删除或替换数据中缺失。 6.数据聚合和分组:Pandas可以通过分组和聚合操作对数据进行统计和汇总。...它支持常见统计函数,如求和、均值、最大、最小等。 7.数据排序和排名:Pandas提供了对数据进行排序和排名功能,可以按照指定或条件对数据进行排序,并为每个元素分配排名。...8.数据合并和连接:Pandas可以将多个DataFrame对象进行合并和连接,支持基于合并操作。...,默认为5 df.head() # 查看DataFrame后几行,默认为5 df.tail() # 查看DataFrame列名 df.columns # 查看DataFrame索引 df.index...(value) 数据聚合和分组 # 进行求和 df['Age'].sum() # 进行平均值计算 df['Age'].mean() # 进行分组计算 df.groupby('Name')

23830

Pandas 进行数据处理系列 二

获取指定 import pandas as pd df = pd.read_csv('xxxx.xls') 获取操作df.loc[3:6]获取操作df['rowname']取两df[['...a_name','bname']] ,里面需要是一个 list 不然会报错增加一df['new']=list([...])某一除以他最大df['a']/df['a'].max()排序某一df.sorted_values...[‘b’].unique()查看某一唯一df.values查看数据表df.columns查看列名df.head()查看默认前 10 行数据df.tail()查看默认后 10 行数据 数据表清洗...df.rename(columns={‘category’: ‘category-size’})更改列名df[‘city’].drop_duplicates()删除后出现重复df[‘city’].drop_duplicates...[(df['city'] == 'beijing') & (df['pr'] >= 4000), 'sign'] = 1 category 字段依次进行分列,并创建数据表,索引 df 索引

8.1K30

图解pandas模块21个常用操作

5、序列聚合统计 Series有很多聚会函数,可以方便统计最大求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签二维数据结构,类型可能不同。...9、选择 在刚学Pandas时,选择和选择非常容易混淆,在这里进行一下整理常用选择。 ? 10、选择 整理多种选择方法,总有一种适合你。 ? ? ?...13、聚合 可以按进行聚合,也可以用pandas内置describe对数据进行操作简单而又全面的数据聚合分析。 ? ?...16、透视表 透视表是pandas一个强大操作,大量参数完全能满足你个性化需求。 ? 17、处理缺失 pandas缺失有多种处理办法,满足各类需求。 ?...20、更改列名(columns index) 更改列名我认为pandas并不是很方便,但我也没有想到一个好方案。 ?

8.5K12

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', '...进行聚合操作: # 聚合函数:求和、均值、中位数、最大、最小 df.aggregate([sum, 'mean', 'median', max, min]) 数据进行聚合操作: # 统计年龄平均值...,表明各元素是否为缺失 df.isnull() 删除缺失所在: # 删除所有含有缺失 df.dropna() # 删除所有含有缺失 df.dropna(axis=1) 用指定填充缺失...: # 将缺失使用 0 填充 df.fillna(0) 数据去重 DataFrame 去重: # 根据所有重复性进行去重 df.drop_duplicates() # 根据指定重复性进行去重...df.drop_duplicates(subset=['name', 'age']) Series 去重: # 'name' 进行去重 df['name'].drop_duplicates(

19610

Pandas 50题练习

,包括数量;列名;每一数量、类型 df.info() # 方法二 # df.describe() 展示df前3 df.iloc[:3] # 方法二 #df.head(3) 取出dfanimal..., 'python') df 每种animal每种不同数量visits,计算平均age,即,返回一个表格,是aniaml种类,是visits数量,表格是行动物种类访客数量平均年龄 df.pivot_table...(index='animal', columns='visits', values='age', aggfunc='mean') 进阶操作 有一整数列ADatraFrame,删除数值重复 df...df.sum().idxmin() 给定DataFrame,求A每个前3B和 df = pd.DataFrame({'A': list('aaabbcaabcccbbc'),...DataFrame,有A, B,A在1-100(含),A每10步长,求对应B和 df = pd.DataFrame({'A': [1,2,11,11,33,34,35,40,79,99],

2.9K20

Python中 Pandas 50题冲关

,包括数量;列名;每一数量、类型 df.info() # 方法二 # df.describe() 展示df前3 df.iloc[:3] # 方法二 #df.head(3) 取出dfanimal..., 'python') df 每种animal每种不同数量visits,计算平均age,即,返回一个表格,是aniaml种类,是visits数量,表格是行动物种类访客数量平均年龄 df.pivot_table...(index='animal', columns='visits', values='age', aggfunc='mean') 进阶操作 有一整数列ADatraFrame,删除数值重复 df...df.sum().idxmin() 给定DataFrame,求A每个前3B和 df = pd.DataFrame({'A': list('aaabbcaabcccbbc'),...DataFrame,有A, B,A在1-100(含),A每10步长,求对应B和 df = pd.DataFrame({'A': [1,2,11,11,33,34,35,40,79,99],

4.1K30
领券