在日常运维中,经常需要监控某个进程,并打印某个进程的监控结果,通常需要打印匹配某个结果的行以及其前后各N行。...2)打印/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其前1行 [root@mq-master02 ~]# cat /opt/test |grep "main is failed"...3)打印/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其后1行 [root@mq-master02 ~]# cat /opt/test |grep "main is failed"...192.168.10.17 5)把/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其前1行的结果打印到/root/result.log中,并加上时间 [root@mq-master02...以上的脚本:不管main进程状态检查结果是否正常,都打印一个结果到/mnt/main_check_result.log文件中, 其实检查结果正常的时候,可以不必打印结果(即echo "****" > /
标签:Python与Excel,pandas 对于Excel来说,删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。...使用.drop()方法删除行 如果要从数据框架中删除第三行(Harry Porter),pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。...drop()方法的重要参数如下所示,注意,还有其他参数,但这里仅介绍以下内容: label:单个标签或标签列表,可以是行标签或列标签。 axis:默认值为0,表示索引(即行)。...inplace:告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。 按名称删除行 图2 我们跳过了参数axis,这意味着将其保留为默认值0或行。因此,我们正在删除索引值为“Harry Porter”的行。...这次我们将从数据框架中删除带有“Jean Grey”的行,并将结果赋值到新的数据框架。 图6
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...目录 1.loc方法 (1)读取第二行的值 (2)读取第二列的值 (3)同时读取某行某列 (4)读取DataFrame的某个区域 (5)根据条件读取 (6)也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)...读取第二行的值 (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...3, "B":"D"] 结果: (5)根据条件读取 # 读取第B列中大于6的值 data5 = data.loc[ data.B > 6] #等价于 data5 = data[data.B...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn
在Python中,数据存储在计算机内存中(即,用户不能直接看到),幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列(标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...每种方法都有其优点和缺点,因此应根据具体情况使用不同的方法。 点符号 可以键入“df.国家”以获得“国家”列,这是一种快速而简单的获取列的方法。但是,如果列名包含空格,那么这种方法行不通。...方括号内的列名是字符串,因此我们必须在其两侧使用引号。尽管它需要比点符号更多的输入,但这种方法在任何情况下都能工作。因为我们用引号将字符串(列名)括起来,所以这里也允许使用带空格的名称。...语法类似,但我们将字符串列表传递到方括号中。请注意双方括号: dataframe[[列名1,列名2,列名3,…]] 图6 使用pandas获取行 可以使用.loc[]获取行。
excelperfect Q:我有一个工作表,在单元格B1中输入有数值,我想根据这个数值动态隐藏行2至行100。...具体地说,就是在工作表中放置一个命令按钮,如果单元格B1中的数值是10时,当我单击这个命令按钮时,会显示前10行,即第2行至第11行;再次单击该按钮后,隐藏全部的行,即第2行至第100行;再单击该按钮,...则又会显示第2行至第11行,又单击该按钮,隐藏第2行至第100行……也就是说,通过单击该按钮,重复显示第2行至第11行与隐藏第2行至第100行的操作。...注:这是在chandoo.org的论坛上看到的一个贴子,有点意思。...A:使用的VBA代码如下: Public b As Boolean Sub HideUnhide() If b =False Then Rows("2:100").Hidden
用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...类型 data[['w','z']] #选择表格中的'w'、'z'列 data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行,前闭后开,包括前不包括后 data[1:2] #返回第2行,从0计,返回的是单行...(0) #取data的第一行 data.icol(0) #取data的第一列 ser.iget_value(0) #选取ser序列中的第一个 ser.iget_value(-1) #选取ser序列中的最后一个...不过这个用起来总是觉得有点low,有没有更好的方法呢,有,可以不去删除,直接: data7 = data6.ix[:,1:]1 这样既不改变原有数据,也达到了删除神烦列,当然我这里时第0列删除,可以根据实际选择所在的列删除之...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 有时候DataFrame中的行列数量太多,print打印出来会显示不完全。就像下图这样: 列显示不全: 行显示不全: 添加如下代码,即可解决。...#显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置value...的显示长度为100,默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 根据自己的需要更改相应的设置即可。...ps:set_option()的所有属性: Available options: - display....display.max_categories : int This sets the maximum number of categories pandas should output when
C中带有fscanf的无延迟循环 c C中带有fscanf的无延迟循环,c,C,您好,我在使用fscanf读取二进制文件时遇到问题,值没有被存储,而循环是无限的这是我的密码int main(...= EOF 您好,我在使用fscanf读取二进制文件时遇到问题,值没有被存储fscanf读取一行字符串,而循环是无限的 这是我的密码 int main(){ FILE...请查看并阅读有关返回值的部分。事实上,你应该把整件事都读一遍。但正如pmg所说,您不想将其用于二进制文件。我也有点惊讶它没有出现fscanf读取一行字符串,因为您没有传递临时变量的地址。...当fscanf无法转换%d格式之一的输入并且它卡在输入缓冲区中时,您的代码会怎么做EOF不是您应该检查的内容,而是==3。...感谢您的建议,在从fscanf更改为fread后,我可以正确地阅读它,尽管它只读取第一行它只读取第一行。。。这是一个二进制文件:没有行。
列操作 在电子表格中,公式通常在单个单元格中创建,然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。在 Pandas 中,您可以直接对整列进行操作。...在 Pandas 中,您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期(例如年份)是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。...保留某些列 tips[["sex", "total_bill", "tip"]] 结果如下: 删除某些列 tips.drop("sex", axis=1) 结果如下: 重命名列 tips.rename...; 如果匹配多行,则每个匹配都会有一行,而不仅仅是第一行; 它将包括查找表中的所有列,而不仅仅是单个指定的列; 它支持更复杂的连接操作; 其他注意事项 1....数据透视表 电子表格中的数据透视表可以通过重塑和数据透视表在 Pandas 中复制。再次使用提示数据集,让我们根据聚会的规模和服务器的性别找到平均小费。
df.isna().sum().sum() --- 0 9.根据条件选择行 在某些情况下,我们需要适合某些条件的观察值(即行)。例如,下面的代码将选择居住在法国并且已经流失的客户。...考虑从DataFrame中抽取样本的情况。该示例将保留原始DataFrame的索引,因此我们要重置它。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组(即列)中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时,它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...29.根据字符串过滤 我们可能需要根据文本数据(例如客户名称)过滤观察结果(行)。我已经将虚构名称添加到df_new DataFrame中。 ? 让我们选择客户名称以Mi开头的行。...endswith函数根据字符串末尾的字符进行相同的过滤。 Pandas可以对字符串进行很多操作。
在进行数据分析和建模过程中,大量时间花费在数据准备上:加载、清洗、转换和重新排列,这样的工作占用了分析师80%以上的时间。本章将讨论用于缺失值、重复值、字符串操作和其他数据转换的工具。...1、处理缺失值 缺失数据在数据分析中很容易出现,在pandas中使用NaN表示缺失值,称NaN为容易检测到的缺失值;同时python内建的None值在对象数组中也会被当做NA处理: import numpy...dropna 根据每个标签的值是否为缺失数据来筛选轴标签,并允许根据丢失的数据量确定阈值 fillna 用某些值填充缺失的数据值或使用插值方法,如ffill或bfill isnull 返回表明哪些值是缺失值...,我们也可以传入thresh参数保留一定数量的行: df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3)) df.iloc[:4, 1] = NA #根据轴索引赋值 df.iloc...(2)传入how="all"可以删除全部为缺失值的行 (3)传入axis=1可以删除列 (4)传入thresh可以保留一定数量的观察值的行 处理缺失值是数据分析的第一步,下一篇文章将介绍补全缺失值和数据转换的相关内容
开始之前,pandas中DataFrame删除对象可能存在几种情况 1、删除具体列 2、删除具体行 3、删除包含某些数值的行或者列 4、删除包含某些字符、文字的行或者列 本文就针对这四种情况探讨一下如何操作...删除特定数值的行(删除成交金额小于10000) In [7]: df[ df['成交金额'] > 10000] Out[7]: 成交数量 成交金额 摘要 证券名称 2018...-2-2 1000 11000 证券卖出 成都银行 2018-2-3 1500 15000 证券卖出 中国联通 本例其实是筛选,如果需要保留,可以将筛选后的对象赋值给自己即可。...500 5500 证券卖出 格力电器 2018-2-2 500 5500 证券卖出 视觉中国 2018-2-2 1000 11000 证券卖出 成都银行 如果想取包含某些字符的记录...Dataframe 2、pandas过滤包含特定字符串的行 3、Pandas dataframe怎么删除名称包含特定字符串的列?
在标记方法中,标记值可能是某些特定于数据的惯例,例如例如使用-9999或某些少见的位组合来表示缺失整数值,或者它可能是更全局的惯例,例如使用NaN(非数字)表示缺失浮点值,这是一个特殊值,它是 IEEE...), np.nanmin(vals2), np.nanmax(vals2) # (8.0, 1.0, 4.0) 请记住,NaN是一个特殊浮点值;整数,字符串或其他类型没有等效的NaN值。...虽然与 R 等领域特定语言中,更为统一的 NA 值方法相比,这种黑魔法可能会有些笨拙,但 Pandas 标记值方法在实践中运作良好,根据我的经验,很少会产生问题。...转换为float64 np.nan boolean 转换为object None或np.nan 请记住,在 Pandas 中,字符串数据始终与object dtype一起存储。...参数允许你为要保留的行/列指定最小数量的非空值: df.dropna(axis='rows', thresh=3) 0 1 2 3 1 2.0 3.0 5 NaN 这里删除了第一行和最后一行,因为它们只包含两个非空值
今天小编来和大家分享几个Pandas实战技巧,相信大家看了之后肯定会有不少的收获。...) 跳过某些行 要是数据集当中存在着一些我们并不想包括在内的内容,可以直接跳过,skiprows参数,代码如下 pd.read_csv("data.csv", skiprows=[1, 5]) #...通过调用pandas_profilling模块,三行代码直接生成数据分析的报告,代码如下 # 安装pandas-profilling模块 # %pip install pandas-profiling...(' ', '_') Contains()方法 ## 是否包含了某些字符串 df['name'].str.contains("John") ## 里面可以放置正则表达式 df['phone_num']...== "12"] # 筛选出每一年的数据 df[df["Date"].dt.strftime("%Y") == "2020"] 将格式化数据集 保留指定位数 对于一些浮点数的数据,我们希望可以保留小数点后的两位或者是三位
,仅支持一维和二维数据,但数据内部可以是异构数据,仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引,而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看: numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...isin/notin,条件范围查询,即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where,仍然是执行条件查询,但会返回全部结果,只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值,可用于筛选或屏蔽值...loc和iloc应该理解为是series和dataframe的属性而非函数,应用loc和iloc进行数据访问就是根据属性值访问的过程 另外,在pandas早些版本中,还存在loc和iloc的兼容结构,即...检测各行是否重复,返回一个行索引的bool结果,可通过keep参数设置保留第一行/最后一行/无保留,例如keep=first意味着在存在重复的多行时,首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值,drop_duplicates...;sort_values是按值排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是列,同时根据by参数传入指定的行或者列,可传入多行或多列并分别设置升序降序参数,非常灵活。
sheet_name:指定要读取的工作表名称。可以是字符串、整数(表示工作表索引)或list(表示要读取的多个工作表)。 header:指定哪一行作为列名。默认为0,表示第一行作为列名。...解析后的Python对象的类型将根据JSON文件中的数据类型进行推断。...在该例中,首先通过pandas库的read_csv方法导入sales.csv文件的前10行数据,然后使用pandas库的to_csv方法将导入的数据输出为sales_new.csv文件。...文件,在Sheet1中写入数据,不保存索引列,保存列名,数据从第3行第2列开始,合并单元格,使用utf-8编码,使用pandas的默认引擎。...示例2 【例】将sales.xlsx文件中的前十行数据,导出到sales_new.xlsx文件中名为df1的sheet页中,将sales.xlsx文件中的后五行数据导出到sales_new.xlsx文件中名为
一个订单会包含很多明细项,表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 需求: 列出数量只有1件的明细项 下面是答案了 ---- 方式1 pandas...最基本的操作——批量筛选: cond = df['quantity']==1 df[cond] 行1:构造 bool 条件列 行2:把条件列传入 df[条件列] 中,基于索引对齐原则,true 对应的行将被保留...内部它使用 df.eval 得到 bool 列 点评: 简单的筛选逻辑可以使用此方式,复杂的逻辑不适合 这种方式有个特点,逻辑是以字符串形式存在,意味着,如果你希望用户能够在界面上填写筛选逻辑,此方法非常好用...基本的筛选方式就这么多,但是为了让他们多了解一些小技巧,接下来会介绍一些比较曲折的方式 ---- 方式3 本身在 pandas 中取出某些行,其实只有一种最快速的方式,就是通过行索引取出: idx =...[0,1,2] df.loc[idx] 那么,在方式1中,通过 bool 列得到 true 对应的行,其实道理是一样: cond = df['quantity'] == 1 idx = cond.values.nonzero
如果重复的那些行是每一列懂相同的,删除多余的行只保留相同行中的一行就可以了,这个在Excel或pandas中都有很容易使用的工具了,例如Excel中就是在菜单栏选择数据->删除重复值,然后选择根据哪些列进行去重就好...,pandas中是有drop_duplicates()函数可以用。...特定条件例如不是保留第一条也不是最后一条,而是根据两列存在的某种关系、或者保留其中最大的值、或保留评价列文字最多的行等。...存在一个表,除name之外,其他的列都相同算重复行,这些列有文本有数值型,但是不能拿其中任何列作主键,实现上面的去重合并name,怎么办?...指定根据哪些列去重,默认是根据所有列,也就是当两行的所有列都一样时满足去重条件; keep有三种选择:{‘first’, ‘last’, False},first和last分别对应选重复行中的第一行、最后一行
3],具有本文的这个和其他功能。...首先,Pandas 纯粹通过位置来引用行,所以如果想在删除第3行之后再去找第5行,可以不用重新索引(这就是iloc的作用)。...大多数Pandas函数都会忽略缺失的值: 更高级的函数(median, rank, quantile等)也是如此。 算术操作是根据索引来调整的: 在索引中存在非唯一值的情况下,其结果是不一致的。...Pandas有df.insert方法,但它只能将列(而不是行)插入到数据框架中(而且对序列根本不起作用)。...NaNs 在这个例子中,根据数值除以10的整数部分,将系列分成三组。
Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分。...安装命令如下: pip install pandas 接下来,导入 Pandas 到我们的代码中,代码如下: #可以使用其他的别名, 但是,pd 是官方推荐的别名,也是大家习惯的别名 import pandas...在我们的案例中,我们推断地区并不是很重要,所以,我们可是使用“”空字符串或其他默认值。...这并不是最优解,但这个持续时间是根据其他数据估算出来的。这样的方式下,就不会因为像 0 或者 NaN这样的值在我们分析的时候而抛错。...删除任何包含 NA 值的行是很容的: data.dropna() 当然,我们也可以删除一整行的值都为 NA: data.dropna(how='all') 我们也可以增加一些限制,在一行中有多少非空值的数据是可以保留下来的
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