来自: https://stackoverflow.com/questions/13851535/delete-rows-from-a-pandas-dataframe-based-on-a-conditional-expression-involving To directly answer this question's original title "How to delete rows from a pandas DataFrame based on a conditional expr

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.

条件格式化 需求1: 将三次考试的成绩小于60分的值找出来,并将字体变为红色 需求2: 将每次考试的第一名找出来,将背景变为绿色 需求3: 使用背景颜色的深浅来表示数值的大小 需求4: 使用数据条的长度表示数值的大小 在这里我们需要用到两个函数apply和applymap apply和applymap的区别: apply是指根据轴进行匹配,从左往右是用轴为1即axis=1,从上至下是用轴为0即axis=0,默认是从上往下进行列匹配 applymap是指无差别的进行指定区域匹配 # 定义一个函数,

我们有以下判断条件,我们想要更改B中的数, 而更改的位置是取决于 A 的. 对于A大于4的位置. 更改B在相应位置上的数为0. df.B[df.A>4] = 0

问题来源:https://stackoverflow.com/questions/13851535/how-to-delete-rows-from-a-pandas-dataframe-based-on-a-conditional-expression 问: 我有一个pandas DataFrame,我想删除它特定列中字符串差姑娘是大于2的行,我知道我可以使用df.dropna()来去除包含NaN的行,但我没有找到如何根据条件删除行. 似乎我能够这样做: df[(len(df['column n

在数据分析领域,pandas是python数据分析基础工具,SQL是数据库最常用分析语言.二者有相通的地方,也有很大的语法不同,做起数据分析来,谁将更胜一筹呢? 做过业务开发.跟数据库打交道比较多的小伙伴,经常会提到"增删改查"操作,分别对应数据的增加.删除.修改.查询,这4个操作. 下面,我将从查.增.删.改四个维度,依次比对pandas和SQL的实现步骤,比较二者的优劣. 文末含获取Python源码文件方式! [讲解视频]此文章同步讲解视频: https://www.zhihu.c

电商打折套路分析 ——2016天猫双十一美妆数据分析 数据简介 此次分析的数据来自于城市数据团对2016年双11天猫数据的采集和整理,原始数据为.xlsx格式 包括update_time/id/title/price/店名,共5个字段,其中id为商品的唯一标识,店名为品牌名. 分析工具 主要使用了Python中的Pandas库进行数据处理,利用matplotlib绘制分析图表,利用bokeh进行了可视化展示. 当前使用版本:Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (defau

1. 常见命令 连接本地数据库与远程数据库(172.16.xx.xx:3306): mysql -h localhost -u root -p123 mysql -h 172.16.xx.xx -P 3306 -u root -p 2. DDL 数据定义语言(Data Definition Lanuage, DDL)定义了数据库模式,包括CREATE.ALTER.DROP.TRUNCATE.COMMENT与RENAME语句. 创建(CREATE) create语句创建了一张表: CREATE T

Excel 操作,具有十分明显的针对性,故很难通用,但这并不妨碍参考后以解决自己的实际问题. 有一汇总表如下: 当然,只是示范,产品的代码应该唯一!现在要根据此汇总表产生各个客户的产品清单.由于客户较多,汇总分表1,表2:客户清单模板根据产品类别,每个清单又分为三个表.做个模板,然后手工复制粘贴,完成需要小半天的时间.还是写个程序来帮帮忙吧. 首先,是下载 NPOI 库及参考手册,花个10来分钟粗略看看,然后开工.主要代码如下: <Window x:Class="x01.ExcelHelp

(转自:http://blog.itpub.net/26622598/viewspace-718134) 一.什么是动态SQL 大多数PL/SQL都做着一件特殊的结果可预知的工作.例如,一个存储过程可能接受一个雇员的编号和他的提薪金额,然后更新表emp中的信息.在这种情况下,UPDATE的全部文本内容在编译期就完全确定下来,这样的语句不会随着程序的执行而发生变化.所以,称它们为静态SQL语句. 但是,有些程序只能是在运行时建立并处理不同的SQL语句.例如,一般用途的报告打印就可能会根据用户的选择

本文是MySQL的基础知识. Linux启动MySQL服务命令 : service mysql start Linux关闭MySQL服务命令 : service mysql stop 登录MySQL命令: mysql -u <用户名> 查看数据库命令: show databases; 切换数据库命令: use <数据库名>[;] 查看表命令: show tables; 退出MySQL命令: quit/exit 创建数据库命令: create database <数据库名>

1.创建数据库 create database databaseName use databaseName go   /*  转到指定数据库 */ 2.创建表 create table tableName( /* 字段名 */ ) 3.插入数据 insert into tableName values('','','','','',',',);  /* 括号里面是需要插入的数据 */ 4.创建主键 alter table tableName add constra py_tableNameId

按条件取行 todolist.txt是存储所有数据的地方,每次查看数据库显得麻烦. 在执行命令后,要在终端显示今日应作事项. 首先用linux 的shell脚本来实现该功能. grep指令可以在文件中查找字符串.只要从系统中读取今天日期便可查找到符合今天日期的数据行有哪些. todolist.txt中的日期格式是:'2020-09-20',因此,显示格式化的日期指令是 $ date "+ %Y-%m-%d" 这里要注意,左边的+在引号里且紧挨着左引号. $ dt=$(date &quo

创建df: >>> df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'), index=list('1234')) >>> df A B C D 1 0 1 2 3 2 4 5 6 7 3 8 9 10 11 4 12 13 14 15   1,删除行 1.1,drop 通过行名称删除: df = df.drop(['1', '2']) # 不指定axis默认为0 df.drop(['1'

pandas 的dataframe 对 数据查询可以通过3种方式 . 预备知识: 1. pandas 的索引和label都是从0开始的计数的 2. 时间切片都是左闭右开的. [5:6,:]  只会输出index =5的那一行值. pd.dataframe的3种方式实现数据查询 1. 取其中的一个元素 .iat[x,x] 2. 基于位置的查询.iloc[],    iloc[2,1] ,查询第二行, 3. 基于label的查询 .loc[x]. 比如营业额大于 100万的样本.对某个lable 有

pandas 获取不符合条件的dataframe 或将其过滤掉: df[df["col"].str.contains('this'|'that')==False] >>> df = pd.DataFrame({"A": ["Hello", "this", "World", "apple"]}) >>> df[df['A'].str.contains(&

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([

导入模块 import pandas as pd 创建dataframe data = {'name': ['Jason', 'Molly', 'Tina', 'Jake', 'Amy'], 'year': [2012, 2012, 2013, 2014, 2014], 'reports': [4, 24, 31, 2, 3]} df = pd.DataFrame(data, index = ['Cochice', 'Pima', 'Santa Cruz', 'Maricopa', 'Yuma'

# pandas新增数据列(直接赋值.apply.assign.分条件赋值) # pandas在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创建新的数据列,然后进行进一步分析 # 1 直接赋值 # 2 df.apply方法 # 3 df.assig方法 # 4 按条件选择分组分别赋值 import pandas as pd # 0 读取csv数据到dataframe df = pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv") print(df.head()) # 1

import pandas as pd # 0 读取数据 df = pd.read_csv("文件路径")#例子是北京一年的天气情况 df.head()#查看表头 # 设定索引为日期,方便按日期进行查询 df.set_index('ymd',inplace = True) print("df.index")#查询索引是否修改成功 # 替换掉温度的后缀C df.loc[:,"bWenDu"] = df["bWenDu"].str