使用pandas过滤具有特定条件的列的简单工具
答案：
使用pandas过滤具有特定条件的列可以通过以下步骤实现：
- 导入pandas库：在Python脚本中导入pandas库，以便使用其中的函数和方法。
import pandas as pd- 读取数据：使用pandas的read_csv()函数或其他适用的函数从文件或其他数据源中读取数据，并将其存储在一个DataFrame对象中。
data = pd.read_csv('data.csv')- 过滤数据：使用DataFrame对象的条件判断语句，筛选出符合特定条件的列。
filtered_data = data[data['column_name'] > condition]在上述代码中，'column_name'是要过滤的列名，condition是要应用的特定条件。
- 查看结果：可以使用print()函数或其他适用的方法查看过滤后的结果。
print(filtered_data)以上是使用pandas过滤具有特定条件的列的简单工具的基本步骤。根据实际需求，可以根据不同的条件和数据类型进行更复杂的过滤操作。
pandas是一个功能强大的数据处理和分析库，适用于各种数据操作场景。它提供了丰富的函数和方法，可以方便地进行数据过滤、清洗、转换、分组、聚合等操作。pandas还具有良好的性能和灵活性，适用于处理大型数据集。
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1回答
我试图通过从不同的数据帧中选择仅满足特定条件的行来创建数据帧。 技术人员只能使用下拉菜单为第一列选择几个字段中的一个，因此我希望指定特定的字段。但是，第2列是一个自由文本条目，因此我正在寻找两个具有任意拼写/大小写类型的特定关键字。 我想要新数据帧中行中的所有列。 任何帮助或见解都将不胜感激。 import pandas as pd
df = pd.read_excel (r'File.xlsx, sheet_name = 'Sheet1')
filter = ['x', 'y']
columns=df.columns
data
浏览 11提问于2020-06-23得票数 2
我有一个包含超过50,000条tweet的csv文件，我在Pandas中以DataFrame的形式打开
df = pd.read_csv('dataset_tweets.csv')
我的目标是分析推文的情绪，在继续之前，我需要对推文进行规范化。我已经为此定义了一个函数，并且我想将输出添加为数据帧的新列(例如Text_Normalized)。
然而，如果满足某些条件(例如，如果tweet不是用英语编写的)，我可能还需要删除该行。
如何遍历数据帧，将"normalizer“函数应用于文本列，如果行不满足特定条件则将其删除，并最终添加一个文本规范化的新列？
浏览 6提问于2017-08-15得票数 1
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Pandas有很好的.read_table()功能，但是文件太大会导致MemoryError。
因为我只需要加载满足特定条件的行，所以我正在寻找一种只加载这些行的方法。
这可以使用临时文件来完成：
with open(hugeTdaFile) as huge:
with open(hugeTdaFile + ".partial.tmp", "w") as tmp:
tmp.write(huge.readline()) # the header line
for line in huge:
if S
浏览 0提问于2013-02-26得票数 2
我有一个包含所有数字的数据。我想迭代这些列，如果该列符合特定条件，则为ex。它包含文本'score‘，然后我想在该列中查找，如果有值大于3或小于-3的行，我希望删除整行。
我目前正在使用类似的东西，但它似乎冗长，可能有熊猫的方法，可以更好地处理这一功能。
df = pandas.DataFrame({'T': [1,2,3,4], 'T_score': [4,3,2,1], 'S': [2,3,1,1], 'S_score': [2,4,2,1]})
for _ in df.columns:
if 'sc
浏览 1提问于2021-08-06得票数 0
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从这个wiki页面：
我得到的印象是，面向列的数据库比面向索引的数据库更快地检索满足特定条件的记录的原因在于映射。
也就是说，列的索引存储如下: 1: bot 2:人工3: bot
另一方面，面向列的数据库存储一个列，如下所示: bot: 1,3人工:2
那么，为什么面向行的数据库不能像面向列的数据库那样建立索引呢？
浏览 5提问于2014-06-21得票数 1
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我是Python和Pandas模块的新手，但我似乎无法让它发挥作用。
这是我的密码。我正在使用一个csv文件，其中包含新加坡的月份和降雨量。
下面是我的代码:0
df = pd.read_csv('rainfall-monthly-total.csv')
print ((df['total_rainfall'])[df.total_rainfall == df['total_rainfall'].max()])
print ((df['month'])[df.total_rainfall == df['total_rai
浏览 0提问于2018-12-03得票数 1
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1回答
我有一个用逗号分隔的csv文件，每行有215列。文件非常大，我使用pandas dataframe pd.read_csv()和块来读取数据。文件中的一行有214列，而不是215列，但dataframe读取数据时将NaN应用于最后一列。 有没有办法在pandas dataframe中标识此行，因为我更喜欢dataframe而不是csv_reader。 注意:最后一列也可以为null，因此按等于null的最后一列过滤数据帧将不起作用
浏览 19提问于2020-09-30得票数 0
我正在尝试遍历pandas数据框，并在某些列满足特定条件时替换它们。我意识到通常有更直接的方法来做到这一点，但在我的特定示例中，我需要一个循环，因为一行的结果可能取决于前一行。下面是一个可重复的例子，说明了哪里出了问题。当我尝试替换文本时，它不会替换它。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": ["I", "AM", "NOT", "WORKING", "!"], "B": [20, 30, 10, 40, 50], "C
浏览 4提问于2014-01-27得票数 9
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1回答
我有一个非常简单的脚本，使用pandas.parse_csv方法来加载大型数据集。
import pandas as pd
import numpy as np
USE_COLUMNS = [0,1,2,11,13,14]
def parse_csv(filename):
df = pd.read_csv(filename,
header=None,
compression='bz2',
delim_whitespace=True,
浏览 1提问于2016-04-06得票数 3
7回答
有没有一种内置的方法可以遍历集合并只返回满足特定条件的对象？ 如跳过所有具有$user->role === null的记录
浏览 118提问于2018-08-16得票数 4
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我对熊猫还很陌生，我正试着做一个简单的操作。我正在尝试进行一些比较，并在满足条件时从列中选取一些值。但我不知道如何在Pandas中给出这些条件。使用列表是非常简单的，但在数据帧中，这对我来说是新的。
代码示例如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Student_Subjects_Initial': ['A','B','C','D'],
'Student_Marks_Initial': [10,23,3,45]
浏览 1提问于2019-07-24得票数 1
我试图获得一个符合特定条件的更改请求列表，其中一些条件是通过使用has_attr()之类的函数来满足的。
我想问一问，我是否有可能，例如，我需要使用这样的函数-- has_associated_task(cvtype="task") --它可以这样做吗？
对于查询，我使用以下模式：
http://ip[:port]/change/oslc/db/dbURI/role/User/cr?oslc_cm.query=change:cvtype="problem" and request_type="Change_Request" and has_ass
浏览 2提问于2013-10-02得票数 0
1回答
我读过很多关于在python中使用大熊猫索引的问题和答案，但我无法想出如何有条件地返回列。例如，考虑以下几点：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[0,1,1],[0,0,1],[0,0,0]], columns=['a','b','c'])
print(df)
a b c
0 0 1 1
1 0 0 1
2 0 0 0
我如何要求熊猫给我列的名字，这样的值在第0行，该栏是1？预期产出：['b','c']
我如何要求熊猫给我列的名字，在第0行
浏览 2提问于2015-08-31得票数 1
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1回答
我正在尝试查找满足特定条件的列，并在列col中放置一个值。
我目前的实现是：
df.loc[~(df['myCol'].isin(myInfo)), 'col'] = 'ok'
在未来，myCol将拥有多个信息。因此，我需要在不更改数据帧的情况下拆分myCol中的值，并检查拆分后的值是否在myInfo中。如果其中一个是，则当前行应该在列col中获得值'ok‘。有没有一种优雅的方法，不用真正拆分并保存在额外的变量中？目前，我不知道如何表示多个信息(要么由一个字符分隔，要么一个接一个地连接，每个信息由4个字母数字值组成)。
浏览 1提问于2019-04-23得票数 0
如何选择行并返回所有列，而不是指定单个列名？
我还可以只返回与特定条件匹配的列吗？(例如，以“_”开头的列名称)
浏览 3提问于2009-09-19得票数 1
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2回答
我试图根据另一列的值更新/修改数据帧的某些部分。
如果列['a']为空，则使用列['b']的值填充列['b']，如下所示
list_position = [[4, 35]]
df.iloc[list_position[0][0]:list_position[0][1] + 1,:]['a'] = df.iloc[list_position[0][0]:list_position[0][1] + 1,:].apply(lambda row: row['a'] * row['b'] if np.isna
浏览 1提问于2019-01-29得票数 1
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1回答
我想将DataFrame中列的最小值从其上方的值中减去。在R中，我会这样做：
df <- data.frame(a=1:5, b=c(5,6,7,4,9))
df
a b
1 1 5
2 2 6
3 3 7
4 4 4
5 5 9
df$b[which.min(df$b)-1] - df$b[which.min(df$b)]
[1] 3
我如何在pandas中做同样的事情呢？更普遍的情况是，如何提取满足特定条件的pandas DataFrame中的行号？
浏览 1提问于2017-04-11得票数 0
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2回答
我正在使用Sheetnode -- --为我正在开发的一个房地产工具上传一个装满了房产数据的大型电子表格。
我已经成功地上传了所有的电子表格；我被困在创建视图上(我对视图模块非常不熟悉)。
是否有任何方法可以使用视图来搜索Sheetnode数据的特定列，即如何查询特定列并返回满足特定条件的结果？
浏览 2提问于2010-12-08得票数 0
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我有一台S3服务器，每个存储桶下都有数百万个文件。我想从存储桶中下载文件，但只下载满足特定条件的文件。有没有比获取所有存储桶，然后在迭代文件时检查特定条件更好的方法？可以在这里看到：
import os
# Import the SDK
import boto
from boto.s3.connection import OrdinaryCallingFormat
LOCAL_PATH = 'W:/RD/Fancy/s3_opportunities/'
bucket_name = '/recording'#/sampledResponseLogger'
浏览 1提问于2015-09-16得票数 1
2回答
我正在尝试通过连接两个具有特定条件的列来创建一个新列。 master['work_action'] = np.nan
for a,b in zip(master['repair_location'],master['work_service']):
if a == 'Field':
master['work_action'].append(a + " " + b)
elif a == 'Depot':
master['work
浏览 12提问于2020-04-17得票数 1
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有没有一种方法可以对旅行者面包显示的记录列表应用特定条件？例如，只显示某一列为空的记录(即WHERE 'col_name' IS NULL)？
浏览 1提问于2018-08-22得票数 2
1回答
我从取得了高空探测，目前正在计算Brunt频率(目前为‘平方’之一)，它跨越几个观测站，用于一些基本的天气学目的。
最小(在某一时刻)和可重复的代码运行如下；
import metpy.calc as mpcalc
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from datetime import datetime
from metpy.units import units, pandas_dataframe_to_unit_arrays
from siphon.simplewebservice.wyoming import Wyom
浏览 24提问于2022-09-05得票数 0
如何将IPA响应限制为特定条件。例如，我想要获取用户墙上的所有帖子都是视频("Type"："video")？
在FQL是哪里限制的，但是我没有发现，有没有从用户墙上获取所有的帖子？这只能通过GRAPHAPI实现吗？
浏览 0提问于2012-10-04得票数 1
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1回答
我想删除所有包含TOTAL的行： ? data=pandas.read_excel(r'C:\Users\lenovo\Desktop\tax reports\sales_expense_regionwiseGST.xlsx')
data2[data2.iloc[:,0].str.contains("Total".index)] 下面的代码导入，然后使用iloc或使用数据选择第一列[‘州/联合地区’) iloc也会导致选择第一列“类型”，而data['column_NAME_HERE']则以错误告终。 我想获取这些行并将其
浏览 10提问于2020-01-03得票数 0
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我有一个有4列(姓名，性别，出生人数)的数据框，我想要计算女性和男性的总数，我必须按性别分组。我已经用熊猫做过这样的实验：
names1880.groupby(['Gender']).sum()
我的输出是这样的
Gender----|----Births
F | 166868
----------|------------
M | 120851
但现在我只能用Numpy而不是Pandas
浏览 0提问于2021-03-14得票数 0
1回答
当基于特定条件提取行时，我会丢失旧的行索引。 我有一个pandas dataframe，其中一个列包含数值，我根据以下条件提取所有行： df = df.loc[df['column_name'] <= 1] 提取是成功的，除了新的数据帧现在有新的行索引。 如何保留旧的索引？
浏览 25提问于2019-05-09得票数 0
回答已采纳
在Python的pandas中，如果我有一个具有n列的DataFrame，并且我想将满足某些条件的行保留在特定的列中，我只需输入：df[df.column1 > 0]，我找不到在Julia pandas中执行此操作的正确语法。
浏览 2提问于2017-11-29得票数 0
2回答
尝试删除多级索引中与索引相关的空值 我正在尝试删除"Data“列中包含空值的所有in (索引级别1)。 作为示例，我在下面创建了一个示例数据帧： import pandas as pd
import numpy as np
ids = ['0', '0', '0', '0', '0', '1','1','1','1','1','2','2','2','2',&#
浏览 17提问于2021-01-28得票数 1
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2回答
对于这个问题，有很多很好的答案，但是我想要做的是更先进一点。
我想显示一个dataframe，但是有几个列是交互式的，用户可以手动覆盖值(其余都是静态的)。如果有“总”行随覆盖值的变化而改变，并最终在dataframe周围设置一些交互式按钮来加载和清除数据，这将是非常有用的。
看起来很有希望，但似乎已经死了，因为它是从一个非常老的Pandas版本(0.17.1)构建而来的。这能在QT中完成吗？还有什么更好的吗？
浏览 0提问于2018-07-06得票数 1
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1回答
我有一个具有不同dtype列的dataframe，我需要使用pandas.query来过滤这些列。
列可以包括缺少的值：NaN、None和NaT，我需要显示包含这些值的行。在传递给pandas.query的表达式中有这样做的方法吗？我知道可以使用不同的方法来完成，但是我需要知道它是否可以通过query完成。
对于布尔列，我可以通过以下方式使用解决方案：
df.query('col not in (True, False)')
但对于其他类型的列来说，这是行不通的。任何帮助都很感激，包括解决办法。
浏览 1提问于2015-08-25得票数 13
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尝试将值写入给定特定条件的列，默认为Null值，代码如下：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'col': list('ABCDE')})
cond1 = df['col'].eq('A')
cond2 = df['col'].isin(['B', 'E'])
df['new_col'] = np.select([cond1, cond2], ['foo', '
浏览 0提问于2018-09-27得票数 3
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我正在尝试使用dask read_parquet方法和filters kwarg读取拼图文件。然而，有时它不会根据给定的条件进行过滤。
示例:使用dates列创建和保存数据框架
import pandas as pd
import numpy as np
import dask.dataframe as dd
nums = range(1,6)
dates = pd.date_range('2018-07-01', periods=5, freq='1d')
df = pd.DataFrame({'dates':dates, 'num
浏览 0提问于2018-07-09得票数 8
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1回答
我有一个tabledata.csv文件，我一直在使用pandas.read_csv读取或选择具有特定条件的特定列。
例如，我使用下面的代码来选择所有的“名称”，session_id =1，它在datascientistworkbench上的IPython笔记本上工作得很好。
df = pandas.read_csv('/resources/data/findhelp/tabledata.csv')
df['name'][df['session_id']==1]
我只是在想，在我读完csv文件之后
浏览 0提问于2016-04-05得票数 5
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我是R的新手，所以这是非常基础的，但遇到了障碍！ 基本上，我正在尝试计算平均值，但我只想包括满足特定条件的行。该列仅具有级别1、2、3、4、5、6、7、8、9、10。我只想包括此列中数据为2或3的行。 感谢一个非常困惑的学生，他是R的新手！
浏览 20提问于2019-10-03得票数 0
有人能告诉我如何在Python中不使用Pandas或任何其他模块的隐藏列来读取Excel文件吗？
例如，当我尝试使用Pandas读取excel文件时：
file_np = pd.read_excel(f_name)
dataframe file_np总是包含所有列。从此数据文件中，我不知道如何识别Excel文件中隐藏的列。谢谢!
浏览 0提问于2018-03-15得票数 8
我想使用Eclipse CDT来搜索所有出现的常规表达式，比如foo(_bar_)*baz -在满足特定条件的函数/方法的主体/主体和声明中。在本例中，让我们将所有函数/方法都命名为ignore_me (但在所有类和名称空间中)。
这有没有可能呢？
浏览 0提问于2016-12-17得票数 0
我正在尝试使用numpy在数据帧中添加一个新列，这是基于特定条件的，因此这个框架看起来像。
import pandas as pd
import numpy as np
rawData = ({'a': [None,2,3], 'b': [5,6,8],'currency':['AUD','SA','NZD']})
df = pd.DataFrame(rawData)
print(df)
a b currency
0 NaN 5 AUD
1 2.0 6 SA
浏览 0提问于2018-07-19得票数 2
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我在这里有一个项目，在这里我接收Excel中的大型数据文件。我必须对这些数据进行排序，生成图表，显示随时间变化的趋势等等。我收到的数据是“加扰”的，因为它是几个不同的“配置文件”的数据，我首先必须手动将这些数据排序到excel中自己的选项卡中。然后，我使用枢轴表和图表来解释数据。
是否有一种方法可以生成直接从源文件读取这些数据的图表？这些图表必须同时根据几个不同列的参数分类数据，以确保它只在特定条件下读取特定“概要文件”的数据。
我意识到Excel可能不够强大，无法单独完成这一任务，我可能需要查看一些实际的编程，但我需要一些帮助来查找。
谢谢你的帮助！
编辑:用Tableau数据分析软件解决
浏览 1提问于2018-03-07得票数 0
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1回答
假设我们有一个具有大约5行的列id的pandas数据帧df。在下面的代码中，为什么我仍然得到过滤后数据帧的长度为5：
import pickle
import gzip
import bz2
import pandas as pd
import os
import _pickle as cPickle
import bz2
from downcast import reduce
def load(filename):
"""
Load from filename using pickle
@param filename: na
浏览 0提问于2021-07-11得票数 0
我希望迭代数据帧中的每一行，如果它符合特定条件，则创建另一行。例如
A B C
Both 999 LP
London 1002 KI
Manchester 1005 BV
Both 1001 IG
将导致：
A B C
Both
浏览 10提问于2021-03-04得票数 1
我希望在pandas中提高操作的速度，我已经了解到，通常最好的方法是使用矢量化。我正在寻找帮助的问题是向量化下面的操作。
设置：
df1 =一个包含日期-时间列和城市列的表
df2 =另一个(相当大的)表，其中包含日期-时间列和城市列
操作：
for i, row in df2.iterrows():
for x, row2 in df1.iterrows():
if row['date-time'] - row2['date-time'] > pd.Timedelta('8 hours') and row['
浏览 2提问于2019-11-15得票数 0
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2回答
我有一个pandas dataframe，我想去掉'A‘列是负数的行。我知道两种方法：
df = df[df['A'] >= 0]
或
selRows = df[df['A'] < 0].index
df = df.drop(selRows, axis=0)
推荐的解决方案是什么？为什么？
浏览 15提问于2018-06-05得票数 8
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1回答
我刚刚注意到在用pandas read_csv读取csv文件时出现了一个奇怪的问题。
当我在编辑器中打开我的文件时，标题看起来像这样(有很多列，所以我在这里添加...跳过了大部分列)：
tag_identifier,a,article,aside,b,body,br,button,circle,clippath,dd,defs,desc,div,dl,dt,em,fecolormatrix,...,uses_most_common_font_family,uses_most_common_font_size,uses_most_common_font_family_and_size,is_ar
浏览 10提问于2020-02-23得票数 1
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我需要查看我的数据集，并找到符合特定条件的所有值。我试过pandas.where(cond)，它只接受一个条件。
例如，考虑以下数据集：
a b c d
1 2 3 899
4 5 -344 21
7 8 9 10
我需要这个结果：0< data.values and data.values <30
a b c d
1 2 3 Nan
4 5 Nan 21
7 8 9 10
大多数脚本返回符合条件的行或列。但是，我需
浏览 6提问于2017-09-29得票数 1
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我对Pythonand还比较陌生，完全是Pandas的新手，所以我很抱歉，如果这真的很简单的话。我有一个dataframe，我想对特定列中的所有元素进行操作，但前提是具有相同索引的不同列满足特定条件。
float_col int_col str_col
0 0.1 1 a
1 0.2 2 b
2 0.2 6 None
3 10.1 8 c
4 NaN -1 a
例如，如果float_col中的值大于
浏览 3提问于2014-07-28得票数 2
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我希望在给定特定条件的情况下，将Pandas的DataFrame中的列聚合为1。这个想法是为了节省DF中的空间，并将一些列聚合成一个列，前提是它们满足特定的条件。举个例子可能会让它更容易解释：
import pandas as pd
import seaborn as sns # for sample data set
# load some sample data
titanic = sns.load_dataset('titanic')
# round the age to an integer for convenience
titanic['age_
浏览 2提问于2016-05-11得票数 0
我正在使用pandas编写一个数据质量脚本，该脚本将检查每列上的特定条件
目前，我需要找出在特定列中没有小数或实际数字的行。我能够找到数字，如果它是一个整数，但到目前为止，我已经看到的方法，即isdigit() , isnumeric(), isdecimal()等无法正确识别数字是否为十进制数。例如: 2.5，0.1245等。
以下是一些示例代码和数据：
>>> df = pd.DataFrame([
[np.nan, 'foo', 0],
[1, '', 1],
[-1.387326, np.nan, 2],
浏览 25提问于2019-08-13得票数 3
我正在尝试创建一个基于其他数据帧和特定条件的数据帧。 ? 给定上面的pandas数据帧，我希望有一个两列的数据帧，其中每一行都是不同于0(共存于特定行)的单词对的组合，从第一行开始。 例如，对于上图的这一部分，我想要的新数据帧如下所示： ? 以此类推。 有没有人能教我怎么做？我在挣扎..。谢谢!
浏览 13提问于2021-10-10得票数 2
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3回答
我希望选择符合特定条件的列，并将它们添加到生成的DataFrame中。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('outputData.csv')
for col in df.columns:
for index in col: #how can I do this?
if(index > 0) #... check some conditions
那么，我如何迭代列的索引呢？或者，是否有更好的方法来做到这一点？
编辑：
要读取的DataFrame如下所示：
col1 col2 col3 ....
1 1
浏览 2提问于2015-07-26得票数 0
1回答
我想在一个DataFrame的切片中操作多个列，而不必创建一个新的df。 例如，我希望将一列的值与其相邻列的值相加，但仅在特定条件下。下面的代码可以工作，但不是很干净或可读性很差。在Pandas中有更好的方法做到这一点吗？ Note：我认识到可能有一种更好的方法来处理这种特定的情况(第二列不是null)，而不需要对数据帧进行切片，我通常在寻找一种在切片中对多列进行操作的pythonic方法。 df.loc[~df["col2"].isnull(), "col1"] = (
df.loc[~df["col2"].isnull(),
浏览 11提问于2019-12-04得票数 0
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