开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Pandas Dataframe :为什么df.loc[df[ 'height'] >3，‘height’]=2和df.loc[df['height']>3，[‘height’]=2之间存在差异

Pandas Dataframe是一个用于数据分析和处理的Python库。它提供了一个灵活的数据结构，称为Dataframe，可以轻松地处理和操作结构化数据。

在给出答案之前，让我们先解释一下这两个表达式的含义：

df.loc[df['height'] > 3, 'height'] = 2：这个表达式的意思是，将Dataframe中'height'列中大于3的值设置为2。它使用了.loc属性来选择满足条件的行，并使用列名来指定要修改的列。
df.loc[df['height'] > 3, ['height']] = 2：这个表达式的意思是，将Dataframe中'height'列中大于3的值所在的行的'height'列设置为2。它也使用了.loc属性来选择满足条件的行，但是使用了一个包含列名的列表来指定要修改的列。

这两个表达式之间的差异在于列名的指定方式。第一个表达式直接使用列名作为字符串，而第二个表达式使用一个包含列名的列表。这个差异在于是否需要对列名进行进一步的操作。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，其中包括云服务器、云数据库、云存储等。您可以在腾讯云官方网站上查找更多关于这些产品的详细信息和使用指南。

腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

肝了3天，整理了90个Pandas案例，强烈建议收藏！

Pandas 获取 CSV 列的列表找到列值最大的行使用查询方法进行复杂条件选择检查 Pandas 中是否存在列为特定列从 DataFrame 中查找 n-smallest 和 n-largest...的均值、中值和众数测量 DataFrame 列的方差和标准偏差计算 DataFrame 列之间的协方差计算 Pandas 中两个 DataFrame 对象之间的相关性计算 DataFrame...]) df.loc[1, 'Name'] = 'Rocky' df.loc[1, 'Age'] = 21 df.loc[2, 'Name'] = 'Sunny' df.loc[2, 'Age']...= 22 df.loc[3, 'Name'] = 'Mark' df.loc[3, 'Age'] = 25 df.loc[4, 'Name'] = 'Taylor' df.loc[4, 'Age...columns ----------- 47.60000000000001 85计算 Pandas 中两个 DataFrame 对象之间的相关性 import pandas as pd df1

4.4K5 0

资源 | 23种Pandas核心操作，你需要过一遍吗？

在本文中，作者从基本数据集读写、数据处理和 DataFrame 操作三个角度展示了 23 个 Pandas 核心方法。...pd.read_excel("excel_file") （3）将 DataFrame 直接写入 CSV 文件如下采用逗号作为分隔符，且不带索引： df.to_csv("data.csv", sep...（13）将 DataFrame 转换为 NumPy 数组 df.as_matrix() （14）取 DataFrame 的前面「n」行 df.head(n) （15）通过特征名取数据 df.loc[feature_name...] DataFrame 操作（16）对 DataFrame 使用函数该函数将令 DataFrame 中「height」行的所有值乘上 2： df["height"].apply(*lambda* height...: 2 * height) 或： def multiply(x): return x * 2 df["height"].apply(multiply) （17）重命名行下面代码会重命名 DataFrame

1.8K2 0

资源 | 23种Pandas核心操作，你需要过一遍吗？

在本文中，作者从基本数据集读写、数据处理和 DataFrame 操作三个角度展示了 23 个 Pandas 核心方法。...pd.read_excel("excel_file") （3）将 DataFrame 直接写入 CSV 文件如下采用逗号作为分隔符，且不带索引： df.to_csv("data.csv", sep...（13）将 DataFrame 转换为 NumPy 数组 df.as_matrix() （14）取 DataFrame 的前面「n」行 df.head(n) （15）通过特征名取数据 df.loc[feature_name...] DataFrame 操作（16）对 DataFrame 使用函数该函数将令 DataFrame 中「height」行的所有值乘上 2： df["height"].apply(*lambda* height...: 2 * height) 或： def multiply(x): return x * 2 df["height"].apply(multiply) （17）重命名行下面代码会重命名 DataFrame

1.4K4 0

资源 | 23种Pandas核心操作，你需要过一遍吗？

在本文中，作者从基本数据集读写、数据处理和 DataFrame 操作三个角度展示了 23 个 Pandas 核心方法。...pd.read_excel("excel_file") （3）将 DataFrame 直接写入 CSV 文件如下采用逗号作为分隔符，且不带索引： df.to_csv("data.csv", sep...（13）将 DataFrame 转换为 NumPy 数组 df.as_matrix() （14）取 DataFrame 的前面「n」行 df.head(n) （15）通过特征名取数据 df.loc[feature_name...] DataFrame 操作（16）对 DataFrame 使用函数该函数将令 DataFrame 中「height」行的所有值乘上 2： df["height"].apply(*lambda* height...: 2 * height) 或： def multiply(x): return x * 2 df["height"].apply(multiply) （17）重命名行下面代码会重命名 DataFrame

2.9K2 0

数据分析索引总结（上）Pandas单级索引

和iloc的长处在于, 可以同时对列和行进行切片 df['Height'].head() 更简洁的使用列名标签索引的方式 df.Height.head() ④ 多列索引 df.loc[:,['Height...pandas.core.indexes.numeric.Int64Index'> with these indexers [Height] of df['Height':'Math...'].head() ⑤ 联合索引 1102=起点，2401=终点，3=步长 df.loc[1102:2401:3,'Height':'Math']#.head() ⑥ 函数式索引 loc中使用的函数，传入参数就是前面的...iloc方法 ① 单行索引 df.iloc[3] ② 多行索引注意结尾是不包含的---和list的切片保持一致 df.iloc[3:5] ③ 单列索引 df.iloc[:,3].head() ④ 多列索引...df.iloc[lambda x:[3]].head() 如果返回值不存在, 则会报错。

5K4 0

Python使用pandas读取excel表格数据

('test.xlsx') height,width = df.shape print(height,width,type(df)) 表格如下：得到如下输出，为一个4行5列的数据块，为DataFrame...{0，1，2，3}。...和col为表格行列索引，也就是表格中的行与列名称 #第二种方法：loc df.loc[row,col] # loc只支持使用表格行列索引，不能用内置数字索引 #第三种方法：iloc df.iloc[...比如我上述例子中列索引为表格的第一行{1，2，3，4}，而行索引为读取时自动添加的。经过实验这种情况将会优先使用表格行列索引，也就对应了上面代码中得到的结果。...如果直接使用read_excel（filename），虽然列索引会默认为第一行，但是行索引并不会默认为第一列，而是会自动添加一个{0,1,2,3}作为行索引。

3.1K1 0

【Quant102】50 个形态学指标的 Pandas 代码

= pd.DataFrame(data) df = downpour(df) print(df) 在这个示例中，downpour函数计算了倾盆大雨指标，并将结果保存在名为downpour的新列中。...['high-low'].rolling(3).sum() / 3 # 第一持有期 df['pregnancy_2'] = df['high-low'].rolling(6).sum() /...* df['body_height']) & (df['lower_shadow_height'] <= 2 * df['body_height']) if not inplace:...continue if df.loc[i-2, 'lower_shadow'] / df.loc[i-2, 'body_size'] >= 0.5 or df.loc[i-1,...for i in range(2, len(df)): if df.loc[i-2, 'up_body'] > 0 and df.loc[i-1, 'up_body'] >

1570 0

在Python Matplotlib中制作瀑布图

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np df= pd.DataFrame({'category':[...这两个新的列tot和tot1为我们提供了每个瀑布条的起点和终点。例如，在第2行Expenses（费用）中，起点是110，终点是90。...图2 由于起点和终点可以位于两个新列中的任意一列（取决于值的符号），因此我们可以再创建两列来捕获upper点和lower点： lower= df[['tot','tot1']].min(axis=1)...df.loc[df['num']>= 0, 'color'] = 'green' df.loc[df['num']< 0, 'color'] = 'red' 使用新颜色重新绘制条形图，如下所示： ax.bar...'tot1']].max(axis=1) # 为标签位置的中间点 mid = (lower + upper)/2 # 正数显示绿色, 负数显示红色 df.loc[df[y

2.6K2 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（三）

(df.col2 == 1)] select(df, col1, col2) df[['col1', 'col2']] select(df, col1:col3) df.loc[:, 'col1':'col3...cut(c(1,2,3,4,5,6), 3) factor(c(1,2,3,2,2,3)) 在 pandas 中可以用 pd.cut 和 astype("category") 实现： In [41]...(df.col2 == 1)] select(df, col1, col2) df[['col1', 'col2']] select(df, col1:col3) df.loc[:, 'col1':'col3...cut(c(1,2,3,4,5,6), 3) factor(c(1,2,3,2,2,3)) 在 pandas 中，可以通过pd.cut和astype("category")来实现： In [41]:...cut(c(1,2,3,4,5,6), 3) factor(c(1,2,3,2,2,3)) 在 pandas 中，可以通过pd.cut和astype("category")来实现： In [41]:

1540 0

帮助数据科学家理解数据的23个pandas常用代码

基本的数据集信息（1）读取CSV数据集 pd.DataFrame.from_csv（“csv_file”）或者 pd.read_csv（“csv_file”）（2）读取EXCEL数据集 pd.read_excel...数据帧操作（16）将函数应用于数据帧这个将数据帧的“height”列中的所有值乘以2 df["height"].apply(lambda height:2 * height) 或 def multiply...(x): return x* 2 df["height"].apply(multiply) （17）重命名列我们将数据帧的第3列重命名为“size” df.rename（columns= {...在这里，我们抓取列的选择，数据帧中的“name”和“size” new_df= df [[“name”，“size”]] （20）数据的摘要信息 # Sum of values in a data...[df [“size”]== 5] （23）选择值选择“size”列的第一行 view source df.loc（[0]，['size']）

2K4 0

数据分析之Pandas合并操作总结

append与assign 1. append方法（一般用来添加行）（1）利用序列添加行（必须指定name） df_append = df.loc[:3,['Gender','Height']].copy...(2）用DataFrame添加表 df_temp = pd.DataFrame({'Gender':['F','M'],'Height':[188,176]}) df_append.append(df_temp...df_combine_1 = df.loc[:1,['Gender','Height']].copy() df_combine_2 = df.loc[10:11,['Gender','Height']]...这里因为df1和df2的列索引相同，所以可以正常返回。而df1和df3的列索引不同，所以会报错。...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。

4.7K3 1

Python｜一文详解数据预处理

import pandas as pd # 创建一个带有重复数据的DataFrame df = pd.DataFrame(data=[['a', 1], ['a', 2], ['a', 3], ['b'...2）Pandas中提供了duplicated()函数用来查找数据集中是否存在重复数据。查找重复数据如以下代码所示。...，再转换DataFrame的形状为5*3，最后使用pandas中的mode()函数来使用众数填补缺失值。...None) print(df.loc[4]) print(df.loc[39]) 结果如下： girl20 853.304 boy20 1694.83 girl30 2582.11...0 1 0 通过结果我们会发现结果和原理不同，为什么给出一个具有全0项的定义方法，下一章独热编码会详细解释其原理。

2.4K4 0

人大代表数据分析爬取代表数据正则表达式提取需要的数据还可以把上面数据画成饼图民族词云图统计代表姓氏人数姓氏词云

-\u9FFF]{2,3})[u"市"u"省"u"特"u"壮"u"回"u"维"u"自"u"人"].{0,6}\uff08(\d*)\u540d\uff09 .*?...使用pandas，将数据转化为pandas表 import pandas as pd import re # 取地区，姓名，性别，族 data = [(_[0],_[2]) for _ in content...length = len(temp) if length == 1: temp += [u'男', u'汉族'] elif length == 3:...if u'族' not in temp[2]: temp[2] = u'汉族' df.loc[df.shape[0]] = [locality]+temp...df = pd.DataFrame(columns=('locality', 'name', 'sex', 'race'))#生成空的pandas表 map(get_locality_name_sex_race

9153 0

数据分析之Pandas分组操作总结

之前介绍过索引操作，现在接着对Pandas中的分组操作进行介绍：主要包含SAC含义、groupby函数、聚合、过滤和变换、apply函数。...数据框返回值 df[['School','Math','Height']].groupby('School')\ .apply(lambda x:pd.DataFrame({'col1':x[...'col3':x['Height']-x['Height'].max(), 'col4':x['Height']-x['Height'...import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv',index_col='ID') df.head(3) df_nan...（单变量的简单线性回归，并只使用Pandas和Numpy完成） df['ones']=1 colors=['G','E','F','H','D','I','J'] for c in colors:

7.6K4 1

Python和Plotly实用统计与可视化

箱形图不显示分布的形状，但它们可以更好地了解分布的中心和扩散以及可能存在的任何潜在异常值。箱形图和直方图通常相互补充，有助于更多地了解数据。...图2 组的直方图和箱图按组绘图，可以看到变量如何响应另一个变化。例如如果房屋SalePrice与中央空调之间存在差异。或者如果房屋SalePrice根据车库的大小而变化，等等。...计算销售价格在第25百分位数（129975）和第75百分位数（214000）之间的房屋比例。...图15 异质性和分层继续探索SalePrice和GrLivArea之间的关系，按BldgType进行分层。...2, 1) fig.append_trace(trace4, 2, 2) fig['layout'].update(height=400, width=800, title='Sale price

2.1K3 0

可视化实战，Python绘制出来的数据大屏真的太惊艳了！！

那么首先我们先导入后面会用到的模块，代码如下 # 数据库 import sqlite3 # 数据处理 import numpy as np import pandas as pd # 数据大屏 import...= df.loc[(df.loc[:,'STATE']!...='AK') & (df.loc[:,'STATE']!='HI') & (df.loc[:,'STATE']!...= df[df['FIRE_YEAR'] == year].copy() count_df = pd.DataFrame(year_df.groupby('FIRE_SIZE_CLASS')....= df[df['FIRE_YEAR'] == year].copy() caused_df = pd.DataFrame(year_df.groupby('STAT_CAUSE_DESCR'

7012 0

GPT4做数据分析时间序列预测之五相当棒2023.5.26

[i, 'date'], df.loc[i, 'sales'], df.loc[i, '6_month_sales_sum'], df.loc[i, 'predicted_6_month_sales_sum...)): ws.append([df.loc[i, 'date'], df.loc[i, 'sales'], df.loc[i, '后6个月销售额累计值'], df.loc[i, 'ES预测值...'], df.loc[i, 'SARIMAX预测值'], df.loc[i, 'Prophet预测值'], df.loc[i, 'ARIMA预测值']]) # 保存新的Excel文件...保存数据数据保存(df, 'output.xlsx') 3、 import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.tsa.api import...2. **GRU（Gated Recurrent Unit）**: GRU是另一种RNN架构，与LSTM类似，也能够处理时间序列数据。Keras库也提供了GRU模型的实现。 3.

2663 0

几个好看的Seaborn图样~（虽然官方配色一般般，但我还是忍不住夸它）

.astype(int) .isin(used_networks)) df = df.loc[:, used_columns] # Create a...10 # Use cubehelix to get a custom sequential palette pal = sns.cubehelix_palette(p, rot=-.5, dark=.3)...Draw the heatmap with the mask and correct aspect ratio sns.heatmap(corr, mask=mask, cmap=cmap, vmax=.3,...= pd.DataFrame({'r': r, 'slow': r, 'medium': 2 * r, 'fast': 4 * r}) # Convert the dataframe to long-form...=dict(projection='polar'), height=4.5, sharex=False, sharey=False, despine=False)

1.8K3 0

python 爬虫方式获取数据

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。...cb=jQuery1124012582582823807198_1554554782636&type=CT&token=4f1862fc3b5e77c150a2b985b12db0fd&sty=FPGBKI...[num], u'板块名称'] = bk_dat[1] df.loc[df.index[num], u'BK涨跌幅'] = bk_dat[2] df.loc[df.index[num],...u'总市值'] = bk_dat[3] df.loc[df.index[num], u'换手率'] = bk_dat[4] df.loc[df.index[num], u'涨跌家数']...= bk_dat[5] df.loc[df.index[num], u'领涨股票'] = bk_dat[8] df.loc[df.index[num], u'SK涨跌幅'] = bk_dat

5363 0

超强图解Pandas

Pandas是数据挖掘常见的工具，掌握使用过程中的函数是非常重要的。本文将借助可视化的过程，讲解Pandas的各种操作。...dogs.groupby(['type', 'size']) groupby + multi aggregation (dogs .sort_values('size') .groupby('size')['height...'] .agg(['sum', 'mean', 'std']) ) 执行步骤按照size列对数据进行排序按照size进行分组对分组内的height进行计算 filtering for...columns df.loc[:, df.loc['two'] <= 20] filtering for rows dogs.loc[(dogs['size'] == 'medium') & (

3613 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭