pandas DataFrame 中按条件筛选或去重后重新定义连续的index_htbeker的博客

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在DataFrame中进行条件筛选或者去重后index将变得不连续，那么如何重设连续的index？转载请注明：【转】http://blog.csdn.net/htbeker/article/details/79417959

Python Pandas 中 Dataframe 对象，如何根据列值筛选满足条件的行，并且返回列的索引值，我们举栗子说明一下： 1.先创建一个 dataframe 变量df： df = pd. DataFrame (np.arange(16).reshape(4,4), # index = pd.date_range('20200301', periods=4), index = list('hjkl'), columns = list('ABCD')) df =df.append(df) df的样子如下

df = pd.read_csv('I:/Papers/consumer/codeandpaper/TmallData/result01.csv') Net Upper Lower Mid Zsore Answer option More than once a day 0% 0.22% -0.12&5 Once a day 0% 0.32% -0.1945 Several times a we

在使用 pandas 进行数据分析的过程中，我们常常会遇到将一行数据展开成多行的需求，多么希望能有一个类似于 hive sql 中的 explode 函数。这个函数如下： # !/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe _explode( dataframe , fieldname): temp_fieldname = fieldname + '_made_tuple_' dataframe [temp_fieldname] = da

1. 背景概述日常的数据分析中，经常遇到需要根据各种不同的条件从数据集中筛选相应的数据记录，再进行提取、分析、替换、修改等操作。因此，筛选是数据分析中使用频率很高的功能。一般而言，通常是使用for循环在数据中进行筛选，本文总结了在 python 中常用的并且使用效率比较高的几种数据筛选函数如：isin(), query(), contrains()，以及它们的实践示例。 2. 筛选方法和函数简介简单的筛选方法：单一的筛选条件或值 df.loc[df[“column_name”] == value]

今天在处理一个数据的过程中出现问题， python 中的 dataframe 剔除部分数据后，索引消失，遍历就出错，报错形式如下 Traceback (most recent call last): File &quot;D:/pycreate/tianchi_糖尿病/data_pre/split_data.py&quot;, line 53, in &amp;lt;module&amp;gt; handler_data()..

pandas DataFrame 中按条件筛选或去重后，需要重新定义 index ，否则会出现 index 错误看了那么多博客，真的没几个能写到点上的，查了半天，试了半天，结果就一句话搞定。 test_df = test_df.reset_ index (drop=True) 到这里有基础的大部分就知道怎么解决的，节约大家时间。不懂的，我写一个完整的。 # 主要是想通过字符串长度对df进行筛选，但是没有想到什么好的方法可以直接筛选，于是就用了个笨方法，加入了一个长度列 test_df = pd.read_csv(

用法： DataFrame .drop(labels=None,axis=0, index =None, columns=None, inplace=False) 在这里默认：axis=0，指删除 index ，因此删除columns时要指定axis=1； inplace=False，默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新 dataframe ； inplace=True，则会直接在原数据上进行删除操作，删除后就回不来了。 >>>df = pd. DataFrame (np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

我们说excel好用，在处理大型数据表格的时候，excel可以非常方便地进行筛选。那么 pandas 是否有类似的功能呢？答案是肯定的。下面介绍的几个操作，返回的类型都是 dataframe ，因此可以进行嵌套操作，非常方便。一、选取几列组成新的 dataframe ：　　df = df[['A列列明', 'S列列明', 'H列列明']] 二、选取某列'STATUS'里面元素为"ACTIVE"的行，即

您好，关于 pandas dataframe 的多条件筛选，可以使用 loc 函数进行筛选。例如，假设有一个名为 df 的 dataframe ，需要筛选出列 A 大于 10，列 B 等于 'foo'，列 C 不等于 'bar' 的行，可以使用以下代码： df.loc[(df['A'] > 10) & (df['B'] == 'foo') & (df['C'] != 'bar')] 希望能对您有所帮助。