原始数据如下. 比如我想查看id等于11396的数据. pdata1[pdata1['id']==11396] 查看时间time小于25320的数据. pdata1[pdata1['time']<25320] 查看time小于25320且大于等于25270的数据 pdata1[(pdata1['time'] < 25320)&(pdata1['time'] >= 25270)] 可以根据筛选条件查看某几列 pdata1[(pdata1['time'] < 25320)&am

一般情况下我们从一堆数据中选择我们获取想要的数据会通过一下方式: (1)创建链表或数组: (2)用for 循环遍历所有数据,将想要的存入链表或数组. 但是python中我们不需要这么做,我们可以用Pandas库帮我们解决这个问题:具体使用看实例: import numpy as np import pandas as pd from time import time from IPython.display import display # 允许为DataFrame使用display() imp

Python学习--04条件控制与循环结构 条件控制 在Python程序中,用if语句实现条件控制. 语法格式: if <条件判断1>: <执行1> elif <条件判断2>: <执行2> elif <条件判断3>: <执行3> else: <执行4> 注意语句后面的冒号:.像经典的C.Java都是以花括号来区分代码块,但是Python没有使用花括号表示,而是缩进,所以一定需要了解它们的语法区别. 示例: age = 3

python glob 用通配符查找指定目录中的文件 - 开源中国社区 python glob 用通配符查找指定目录中的文件

1. 条件语句 执行条件:判断条件"成立时(非零),则执行后面的语句,而执行内容可以多行,以缩进来区分表示同一范围. [Python程序语言指定任何非0和非空(null)值为true,0 或者 null 为 false.] 判断条件:(1)可以用>(大于).<(小于).==(等于).>=(大于等于).<=(小于等于)来表示其关系. (2)如果判断需要多个条件需同时判断时: 可以使用 or (或),表示两个条件有一个成立时判断条件成功: 使用 and (与)时,表示只有两个

怎样解决python dataframe loc,iloc循环处理速度很慢的问题 1.问题说明 最近用DataFrame做大数据 处理,发现处理速度特别慢,追究原因,发现是循环处理时,loc,iloc速度都特别慢,当数据量特别大得时候真的是超级慢.查很多资料,发现没有详细说明,以下为解决办法 2.问题解决 使用 Pandas.Series.apply 方法,可以对一列数据快速进行处理 Series.apply(*func*, *convert_dtype=True*, *args=()*, **

在Excel中,通过VLOOKUP函数可以查找到数据并返回数据.不仅能跨表查找,同时,更能跨工作薄查找. 但是,VLOOKUP函数一般情况下,只能实现单条件查找. 如果想通过VLOOKUP函数来实现双条件查找或多条件的查找并返回值,那么,只需要加上IF({1,0}就可以实现. 下面,就一起来看看IF({1,0}和VLOOKUP函数的经典结合使用例子吧. 要实现的功能是,根据Sheet1中的产品类型和头数,找到Sheet2中相对应的产品类型和头数,并获取对应的价格,然后自动填充到Sheet1的C列

一.条件判断: Python中,条件判断用if语句实现,多个条件判断时用if...elif实现:看下面一段程序 #python 3.3.5 #test if...elif age = 20 if age >= 6: print ('teenager') elif age >= 18: print ('adult') else: print ('kid')</span> 程序输出结果: <pre name="code" class="python&

条件语句 Python中的条件语句分为 if ...else . if ...elif...else  以及if ...else 的嵌套使用: username = input('请输入您的用户名:') password = input('请输入您的密码:') ': print('您是超级用户') ': print('您是普通用户') else: print('用户名或密码错误') While 循环 while 循环是C. Java .Python等主流语言都具有的循环方式,它主要用于处理循环次

[Spark][Python][DataFrame][RDD]DataFrame中抽取RDD例子 sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleRDD = peopleDF.map(lambda row: (row.pcode,row.name)) peopleRDD.take(5) Out[5]: [(u'94304', u'Alice'),(u'94304', u'

[Spark][Python][DataFrame][RDD]从DataFrame得到RDD的例子 $ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&

[Spark][Python][DataFrame][Write]DataFrame写入的例子 $ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&qu

如下图所示,要求根据设备分类和品牌来查找相应的销售数量. 1. 使用VLOOKUP+辅助列进行多条件查找 本例采用的方法是在原表的最前面加一辅助列,辅助列的公式为:=B2&C2 然后再采用VLOOKUP进行如下查找:=VLOOKUP(F2&G2,A:D,4,0) 这里所采用的方法其实就是把多条件进行合并,将其转换为单条件查找. 2. VLOOKUP函数的数组多条件查找 本例使用了数组公式:=VLOOKUP(E2&F2,IF({1,0},A2:A7&B2:B7,C2:C7),

前言 上一节讲解了Python的数据类型和运算,本节将继续深入,涉及Python的语句结构,相当于Python的语法,是以后编写程序的重要基础! 一.顺序语句 顺序语句很好理解,就是按程序的顺序逻辑编写程序即可,例如: name = input('Please input your name:') print('I am ', name) Please input your name:MinuteSheep I am MinuteSheep 输出结果 上面代码展示了很标准的顺序语句,逻辑结构如下

[Spark][Python][DataFrame][SQL]Spark对DataFrame直接执行SQL处理的例子 $cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&qu

[Spark][Python]DataFrame的左右连接例子 $ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name":"Carla&

[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的例子 的 继续 [15]: myDF=peopleDF.where("age>21") In [16]: myDF.limit(2).show() +---+-------+-----+----+|age| name|pcode|pcoe|+---+-------+-----+----+| 30|Brayden|94304|null|| 46| Diana| null|null|+---+-------+-----

[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的   继续 In [4]: peopleDF.select("age","name") In [11]: myDF=peopleDF.select("age","name") In [14]: myDF.limit(2).show() +----+-------+| age| name|+----+-------+|null| Alice|| 30|Brayde

[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的例子 的 继续 In [4]: peopleDF.select("age")Out[4]: DataFrame[age: bigint] In [5]: myDF=people.select("age")---------------------------------------------------------------------------NameError Traceback (most

[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的例子: sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleDF.limit(3).show() === [training@localhost ~]$ hdfs dfs -cat people.json{"name":"Alice","pcode":