pandas按列筛选出所需行

2024-10-20

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.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列

示例: 有如下表需要进行行转列: 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import MySQLdb from warnings import filterwarnings # 由于create table if not exists总会抛出warning,因此使用filterwarnings消除 filterwarnings('ignore', category = MySQLdb.Warning) from sqlalchemy i

【452】pandas筛选出表中满足另一个表所有条件的数据

参考:pandas筛选出表中满足另一个表所有条件的数据参考:pandas:匹配两个dataframe 使用 pd.merge 来实现 on 表示查询的 columns,如果都有 id,那么这是很好的区别项,找到 id 相同的进行merge. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> data1 = { 'one': pd.Series([1,2,3]), 'two': pd.Series([

EXCEL-对筛选出（单独手动隐藏行还是在统计范围内）的表格数据进行统计

=SUBTOTAL(3,A1:A5) #计算筛选出的表格中A1:A5中有几个值. =SUBTOTAL(3,I71:I21447) ,在I71:I21447之间计数,会自动略去没有筛选上的隐藏单元格号

【跟着stackoverflow学Pandas】 - Adding new column to existing DataFrame in Python pandas - Pandas 添加列

最近做一个系列博客,跟着stackoverflow学Pandas. 以 pandas作为关键词,在stackoverflow中进行搜索,随后安照 votes 数目进行排序: https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas?sort=votes&pageSize=15 Adding new column to existing DataFrame in Python pandas - Pandas 添加列 https://stackoverflo

PIVOT就是行转列，UNPIVOT就是列传行

PIVOT通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式,并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合.UNPIVOT与PIVOT执行相反的操作,将表值表达式的列转换为列值. 通俗简单的说:PIVOT就是行转列,UNPIVOT就是列传行一.PIVOT实例 1. 建表建立一个销售情况表,其中,year字段表示年份,quarter字段表示季度,amount字段表示销售额.quarter字段分别用Q1, Q2, Q3, Q4表示一.二.三.四季度. SQL 代码复制

在一个SQL Server表中的多个列找出最大值

在一个SQL Server表中一行的多个列找出最大值有时候我们需要从多个相同的列里(这些列的数据类型相同)找出最大的那个值,并显示这里给出一个例子 IF (OBJECT_ID('tempdb..##TestTable') IS NOT NULL) DROP TABLE ##TestTable CREATE TABLE ##TestTable ( ID ,) PRIMARY KEY, Name ), UpdateByApp1Date DATETIME, UpdateByApp2Date DAT

codeforces 724B Batch Sort(暴力-列交换一次每行交换一次)

题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/724/B 题目大意: 给出N*M矩阵,对于该矩阵有两种操作: (保证,每行输入的数是 1-m 之间的数且不重复) 1.交换两列,对于整个矩阵只能操作一次 2.每行交换两个数. 交换后是否可以使每行都是1-m 数字递增. 解题思路: 1.得到矩阵后先判断,是否每行可以交换两个数可以得到递增的矩阵,如果可以则输出"YES". 2.暴力交换两列,交换两列后,判断每行是否可以交换两个数得到递增的矩阵,

sql server显示某一列中有重复值的行

sql server查询一张表 ,显示某一列中有重复值的行,可以这样写: Select * From 表名 where 列名 in(Select 列名 From Table group by 列名 having count(*)>1)

如何从两个List中筛选出相同的值

问题现有社保卡和身份证若干,想要匹配筛选出一一对应的社保卡和身份证. 转换为List socialList,和List idList,从二者中找出匹配的社保卡. 模型创建社保卡类 /** * @author Ryan Miao */ class SocialSecurity{ private Integer id;//社保号码 private Integer idCard;//身份证号码 private String somethingElse; public SocialSecurity(

代码中输入数字自动筛选出最大值，使用array,for loop and if (21.9.2017)

# include <stdio.h> # define N main(){ int a, b; ,,,,,,,,,,,,,,,,}; //array中输入需要排序的数字 ]; ; a < N; a++){ if(array[a]>max){ max = array[a]; //使用max函数,快速筛选出最大值 } } printf("Max = %d\n",max,b); }

js下拉框：从数组中筛选出匹配的数据

handleChange(val) { let obj = {} // 遍历数组 obj = this.options.find(item => { // 筛选出匹配的数据 return item.id === val }) this.hzid = obj.hzid this.projectId = obj.id console.log(obj, this.projectId, this.hzid) },

python excel操作练习-#操作单列 #操作A到C列 #操作1到3行 #指定一个范围遍历所有行和列 #获取所有行 #获取所有列

##操作单列#操作A到C列#操作1到3行#指定一个范围遍历所有行和列#获取所有行#获取所有列 #coding=utf-8 from openpyxl import Workbook wb=Workbook() ws1=wb.active ws1["A1"]=1 ws1["A2"]=2 ws1["A3"]=3 ws1["B1"]=4 ws1["B2"]=5 ws1["B3"]=6 ws1[

合并table中某一列相邻的相同的行

合并table中某一列相邻的相同的行1. [代码]合并table中某一列相邻的相同的行 <!DOCTYPE html><html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <title>RunJS</title> <script id=&

Bootstrap 有一个 class 属性叫做 well，它的作用是为设定的列创造出一种视觉上的深度感

Bootstrap 有一个 class 属性叫做 well,它的作用是为设定的列创造出一种视觉上的深度感

python pandas进行条件筛选时出现ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().”

在使用pandas进行条件筛选时,使用了如下的代码: fzd_index=data[(data['实际辐照度']<mi)or(data['实际辐照度']>ma)].index 原本以为,并没有太大的问题.但是出现了ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().” 这样的报错. 正确方式: fzd_index=data[(data.