pandas中一列中筛选某行

2024-08-08

pandas 筛选指定行或者列的数据

pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据结构和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构). 原文:https://www.cnblogs.com/gangandimami/p/8983323.html DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') inplace = true 时,会使DataF

Pandas中查看列中数据的种类及个数

Pandas中查看列中数据的种类及个数读取数据 import pandas as pd import numpy as np filepath = 'your_file_path.csv' data = pd.read_csv(filepath) 查看列中的值类型及个数 data['unit name'].value_counts() 若列的行数超过屏幕显示,设置display.max_rows 若列的列数超过屏幕显示,设置display.max_columns 设置显示20行 pd.set_

excel中统计列中的值在其他列出现的次数多个条件

excel中统计列中的值在其他列出现的次数多个条件 =COUNTIFS(E2:E373,"=VIP经销商",J2:J373,K2) 解释 E列的第二行到第373行中值等于 VIP经销商并且 J列的第二行到第373行中值等于K列的第二行的值鼠标如果拖地即可实现 K2变成K3这样依次统计 =COUNTIFS(E2:E373,"=VIP经销商",J2:J373,K3)

python – 基于pandas中的列中的值从DataFrame中选择行

如何从基于pandas中某些列的值的DataFrame中选择行?在SQL中我将使用: select * from table where colume_name = some_value. 我试图看看熊猫文档,但没有立即找到答案. 要选择列值等于标量some_value的行,请使用==: df.loc[df['column_name'] == some_value] 要选择其列值在可迭代值some_values中的行,请使用isin: df.loc[df['column_name'].i

Pandas 删除指定列中为NaN的行

定位要删除的行需求:删除指定列中NaN所在行. 如下图,’open‘ 列中有一行为NaN,定位到它,然后删除. 定位: df[np.isnan(df['open'])].index # 这样即可定位到所在行的index,然后对该index进行drop操作即可删除行 df.drop(df[np.isnan(df['open'])].index, inplace=True) # 直接drop对应indx即可删除该行

pandas 修改指定列中所有内容

如下图: 读取出来的 DataFrame “code” 列内容格式为:“浪潮信息(000977.XSHE)” 格式,目标效果是:000977.XSHE 代码: df["code"] = df["code"].map(lambda code: code[-12:-1]) 原理: 选中要操作的对象(code列),然后通过map+lambda 对code列中的每个元素进行操作.

在QTableView中某列中添加Button的导致滚动条滚动的时候消失的问题

之前在项目上需要在表格中加入Button是按照以下两个文章的做法: http://www.cnblogs.com/li-peng/p/3961843.html http://www.cnblogs.com/li-peng/p/4029885.html 文章的做法是传统通过子类化QItemDelegate类来做的,通过paint函数在某列中画出QPushButton的Style. 但是这么做有一个问题,就是按钮画出来以后,但是拖动QTableView的滚动条的时候,会导致按钮所在的列的部分按钮又消

pandas替换一列中的汉字为数字

表格的一列“总金额”应该全部为数字,但其中少数项出现汉字,应该将汉字替换为数字,才能进行后面的计算. 先定义一个函数: def is_number(s): try: float(s) return True except ValueError: pass try: import unicodedata unicodedata.numeric(s) return True except (TypeError, ValueError): pass return False 再引用这个函数: df

Jquery Ajax 异步设置Table中某列的值

可根据table中某列中的ID去改变某列的值! 只是参考,实际应用中不能这样做的,如果有很多行,频繁访问服务器,服务器是顶不住的! JS: $(document).ready(function () { setTimeout(GetDate, 1000); }); function GetDate() { $("#tbData tbody").find("tr").each(function () { var prjectBalanceObj = $(this).f

Pandas: 如何将一列中的文本拆分为多行？ | Python

Pandas: 如何将一列中的文本拆分为多行? 在数据处理过程中,经常会遇到以下类型的数据: 在同一列中,本该分别填入多行中的数据,被填在一行里了,然而在分析的时候,需要拆分成为多行. 在上图中,列名为”Country” ,index为4和5的单元格内,值为”UK/Australia”和”UK/Netherland”. 今天,我们来介绍将含有多值的内容分拆成多行的几种方法. 加载数据 PS:可以通过左右滑动来查看代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame({

pandas数据处理基础——筛选指定行或者指定列的数据

pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据机构)和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构). 本文为了方便理解会与excel或者sql操作行或列来进行联想类比 1.重新索引:reindex和ix 上一篇中介绍过数据读取后默认的行索引是0,1,2,3...这样的顺序号.列索引相当于字段名(即第一行数据),这里重新索引意思就是可以将默认的索引重新修改成自己想要的样子. 1.1 Series 比方说:data=Series([4,5,6],index=['a',

pandas，对dataFrame中某一个列的数据进行处理

背景:dataFrame的数据,想对某一个列做逻辑处理,生成新的列,或覆盖原有列的值下面例子中的df均为pandas.DataFrame()的数据 1.增加新列,或更改某列的值 df["列名"]=值如果值为固定的一个值,则dataFrame中该列所有值均为这个数据 2.处理某列 df["列名"]=df.apply(lambda x:方法名(x,入参2),axis=1) 说明: 1.方法名为单独的方法名,可以处理传入的x数据 2.x为每一行的数

Python中dataframe数据框中选择某一列非空的行

利用pandas自带的函数notnull可以很容易判断某一列是否为null类型,但是如果这一列中某一格为空字符串"",此时notnull函数会返回True,而一般我们选择非空行并不包括这一点,所以需要把这一类也去掉. # df为需要筛选的数据框,col为选择非空依赖的列 df = df[(df[col].notnull) & (df[col] != "")] 如果数据来源是MySQL数据库,用sql函数调用的时候也要注意相同的问题. SELECT col F

jQqery EasyUI dategrid行中多列数据的可编辑操作

最近的项目中需要在前台dategrid列表中直接修改某些列的数据,并且修改后的数据需要不通过后台而自动更新在列表中. 带着这一问题开始寻找实现的思路,首先想到的就是去jQqery EasyUI官网找例子,看看有没有类似于这种的功能.当然,官网提供了两种:一是编辑修改datagrid中的某一个列的值:二是编辑修改datagrid中的某一行的值(demo网址:http://www.jeasyui.com/tutorial/datagrid/datagrid12.php). 效果图如下: 看到这两种d

Bootstrap3基础栅格系统列中有行，行中有列

内容参数 OS Windows 10 x64 browser Firefox 65.0.2 framework Bootstrap 3.3.7 editor Visual Studio Code 1.32.1 typesetting Markdown code <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="U

更改 pandas dataframe 中两列的位置

更改 pandas dataframe 中两列的位置: 把其中的某列移到第一列的位置. 原来的 df 是: 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% 2 65 Once a day 0% 0.32% -0.19% 3 45 Several

SQL-表的操作（创建表，删除表，更改列，插入新行，更改行的值，删除表中数据）

一,操作表及列 1.创建表: CREATE TABLE test (ID int PRIMARY KEY IDENTITY,Name varchar(20) ) 2.删除表 DROP TABLE test 3.重命名表 sp_remane 'oldname','newname' 4.改变列 ALTER TABLE test ADD Family varchar(50),Address varchar(50)//添加列,注意添加多哥列用逗号隔开,不使用括号 ATLTER COLUMN Fami

hive中的列转行和行转列

1.列转行 1.1 相关函数的说明: concat(string1,string,...) //连接括号内字符串,数量不限. concat_ws(separator,string1,string2,...) //连接括号内字符串,数量不限,连接符为separator. collect_set(col) //此函数只接受基本类型,主要是将字段的值进行去重汇总,产生array类型字段. 1.2 例子: 创建表:create table person_info( name string, conste

简单的股票信息查询系统 1 程序启动后，给用户提供查询接口，允许用户重复查股票行情信息(用到循环) 2 允许用户通过模糊查询股票名，比如输入“啤酒”, 就把所有股票名称中包含“啤酒”的信息打印出来 3 允许按股票价格、涨跌幅、换手率这几列来筛选信息，比如输入“价格>50”则把价格大于50的股票都打印，输入“市盈率<50“，则把市盈率小于50的股票都打印，不用判断等于。

'''需求:1 程序启动后,给用户提供查询接口,允许用户重复查股票行情信息(用到循环)2 允许用户通过模糊查询股票名,比如输入“啤酒”, 就把所有股票名称中包含“啤酒”的信息打印出来3 允许按股票价格.涨跌幅.换手率这几列来筛选信息,比如输入“价格>50”则把价格大于50的股票都打印,输入“市盈率<50“,则把市盈率小于50的股票都打印,不用判断等于.''' # 1.加载文件到内存,以字典储存stock_datas = {} # 保存所有股票信息 with open('stock_data.t

Pandas：从CSV中读取一个含有datetime类型的DataFrame、单项时间数据获取

前言有一个CSV文件test.csv,其中有一列是datetime类型,其他列是数值列,就像下边这样: 问题 1.读取该CSV文件,把datetime列转换为datetime类型,并将它设置为索引列: 2.筛选时间在15:58到16:03之间的行. 解决 ①导入相关模块: import pandas as pd ②读取test.csv: data=pd.read_csv('test.csv',encoding='GBK',names=['DT','Changes'],header=0) 结果

pandas中一列中筛选某行

热门专题