import numpy as np
a=np.array([['北京','北方','一线','非沿海'],['杭州','南方','二线','非沿海'],['深圳','南方','一线','沿海'],['烟台','北方','三线','沿海']])
df1=pd.DataFrame(a,index=[1,2,...
Pandas
列
数据
筛选方法汇总
数据
准备：一、筛选得到指定的
列
1.1 根据 label 选择特定的几
列
1.2 选择单
列
的两种方式1.3 通过正则表达式选择
列
二、同时对 行 和
列
进行筛选2.1 通过切片 df.loc[ : , : ]2.2 通过选择 序号 选择
列
df.iloc[ : , : ]2.3 对 特定
列
的
数据
进行逻辑筛选
数据
准备：
import
pandas
as pd
# 假设有 5 个人，分别参加了 4 门课程，获得了对应的分数
data = {'name' : pd.Series(
filename4 = 'CSS.txt'
fileA = open(filename4,'w') 写入新文件
X,Y,Z,W,list1,list2,list3,list4,list5 = [],[],[],[],[],[],[],[],[]
with open(filename1,'r') as f:
lines = f.r
Pandas
行
数据
筛选一、准备
数据
二、通过逻辑规则筛选（大于/小于等）三、删除重复元素三、显示最前面 / 最后面的 n 行3.1 显示前面 n 行3.2 显示后面 n 行四、随机抽取4.1 随机抽取一定比例4.2 随机抽取 n 行五、切片
选取
特定范围六、排序并
选取
最
值
6.1
选取
最大的 n 个
值
6.2
选取
最小的 n 个
值
一、准备
数据
import
pandas
as pd
# 假设有 5 个人，分别参加了 2 门课程，获得了对应的分数
data = {'name' : pd.Series(['Alic
文章目录根据条件定位/筛选某一
列
的
值
返回 series 结构的写法返回 dataframe 结构的写法基于整张表的定位操作根据条件修改某一
列
的
值
基于 series 结构的修改基于 dataframe 结构的修改Note: 这种情况是不奏效的，这是规定，因此在赋
值
的时候我们最好只用上面的第一种方式去写。再来一个训练实例
根据条件定位/筛选某一
列
的
值
import
pandas
as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data={"
数据
":[1,2,3,4,5,6
你可以使用
pandas
中
的boolean indexing来实现根据条件查询多
列
匹配
多行
数据
。具体步骤如下：
1. 构造一个布尔条件，该条件与你想要匹配的多
列
有关。
例如，假设你有一个名为df的DataFrame，其
中
包含三
列
A、B和C，你想要匹配A
列
的
值
大于5且B
列
的
值
小于10的所有行，可以使用以下代码构造该布尔条件：
condition = (df['A'] > 5) & (df['B'] < 10)
2. 将该布尔条件传递给DataFrame的loc方法，以选择匹配的行。
例如，以下代码将选择匹配条件的所有行：
matched_rows = df.loc[condition]
注意，如果你想要选择多
列
，可以在loc方法
中
传递一个包含所有
列
的
列
表，例如：
matched_rows = df.loc[condition, ['A', 'B', 'C']]
这将选择匹配条件的所有行，并且只显示A、B和C
列
的
值
。
希望对你有所帮助！
