如果其中一列大于0，则创建布尔列

是一个条件判断语句，用于在数据处理或编程中根据特定条件创建一个布尔列（即只包含True和False值的列）。

概念：布尔列：布尔列是一种数据类型，只包含True和False两个值。在数据处理和编程中，布尔列常用于表示逻辑条件的结果。

分类：布尔列是数据处理和编程中常见的数据类型，通常与其他数据类型（如整数、浮点数、字符串等）一起使用。

优势：使用布尔列可以方便地表示逻辑条件的结果，使得数据处理和编程更加直观和易于理解。布尔列还可以作为其他计算和分析操作的输入，例如筛选、聚合、逻辑运算等。

应用场景：布尔列的应用场景非常广泛，例如：

数据筛选：根据特定条件筛选数据集中的行或列。
逻辑运算：对布尔列进行逻辑运算，如与、或、非等。
条件判断：根据布尔列的值进行条件判断，执行不同的操作。
数据分析：将布尔列作为其他计算和分析操作的输入，如统计、聚合、可视化等。

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分享筛选功能之前，我们先分享如何提取某一列，某一行一、提取DataFrame数据的某一行 1、显示前N行使用head函数 ? 2、显示后N行 ? 3、显示任意某一行 ?...这里两个数字都是闭合的，案例中[7:11]则选取的是第8行至第12行（pandas从0开始编号）二、提取任意列 1、按照列名提取单列 ? 2、按照列名提取多列 ?...df['涨跌额']是选出涨跌额这一列我们看到使用判断后返回的是一个布尔型的数据，是一个TRUE和FALSE的集合体。那我们如何将这个布尔型的数据实现筛选的功能呢？ ?...六、多条件筛选 1、且关系筛选我们想要得到涨跌幅大于0，且成交量大于1000的数据。首先涨跌幅大于0怎么表示呢？ df['涨跌幅']>0 ? 成交量大于1000怎么表示呢？...=0, end=None)>=0 将名称那一列使用字符串的find函数，如果find的返回值大于0，证明就是含有金字的，如果没有金字，返回值是-1，所以通过该方法可以判断哪行数据含有金字。

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如果没有指定，会自动生成从0开始的数字索引。列标签，表头的A、B、C就是标签部分，代表了每一列的名称。下文列出了DataFrame函数常用的参数。...▲图3-3 如果某列不存在，为其赋值，会创建一个新列。我们可以用这种方法来添加一个新的列： df['D']=10 df 运行结果如图3-4所示。 ?...这时传给df的既不是标签，也不是绝对位置，而是布尔数组（Boolean Array）。下面来看一下示例。例如，寻找A列中值大于0的行。...现在我们要寻找df中所有大于0的数据，先生成一个全数组的布尔值，代码如下： df>0 运行结果如图3-22所示。 ? ▲图3-22 下面来看一下使用df>0选取出来的数据效果。...在输出Series对象的时候，左边一列是索引，右边一列是值。由于没有指定索引，因此会自动创建0到（N-1）的整数索引。也可以通过Series的values和index属性获取其值和索引。

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Series计算和DataFrame常用属性方法

Series的布尔索引从Series中获取满足某些条件的数据，可以使用布尔索引然后可以手动创建布尔值列表 bool_index = [True,False,False,False,True] scientists...[bool_index] # 查询行索引,列索引是用列名筛选年龄大于平均年龄的科学家 age_mean = sci['Age'].mean() sci['Age']>age_mean # 生成 0...也可以利用布尔索引获取某些元素(使用逻辑运算获取最小值) 更改Series 和DataFrame 通过set_index()方法设置行索引名字加载数据文件时，如果不指定行索引，Pandas会自动加上从...0开始的索引如果提前写好行索引的列表，可以用set_index引入进来，也可以直接写入列表内容加载数据的时候，也可以通过通过index_col参数，指定使用某一列数据作为行索引 movie2 = pd.read_csv...movie.drop('社交媒体点赞总数',axis='columns',inplace=True) # 插入一列 movie.insert(loc=0,column='利润',value=movie

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isin(), 用来判断所属关系，判断给定的一列元素是否包含在Series数据结构中。isin()返回布尔值。...它能够通过标签对齐，其中标签不一致的值为NaN 二. pandas: 数据结构跟excel类似，类似于将Series使用场景应用的多维。各列的数据结构可以是不同类型的。...获取索引的列表：frame.index 获取所有的元素：frame.values 获取一列，用列名称即可：frame['price'],返回一个Series对象另一种获取列的方法：frame.price...['new']=[23,45,67] 修改某一列的值类似。...删除一列： del frame['new'] 筛选： frame[frame>4]，大于4的值返回，其他值为空。

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如果您在使用索引运算符选择一列后尝试链接一个操作，则该智能再次消失。注意点表示法的另一个原因是，它在流行的问答网站 Stack Overflow 上在线使用的数量激增。...如果在创建数据帧时未显式提供索引，则默认情况下，将创建RangeIndex，其标签为从 0 到n-1的整数，其中 n 是行数。...更多 filter方法带有另一个参数items，该参数采用一列确切的列名。这几乎与索引运算符完全相同，只是如果其中一个字符串与列名不匹配，则不会引发KeyError。...如果您尝试使用相等运算符对缺失值进行计数并对布尔列求和，则每个数字将得到零： >>> (college_ugds_ == np.nan).sum() UGDS_WHITE 0 UGDS_BLACK...如果将布尔序列传递给它，则会引发异常。但是，如果您传递布尔 N 维数组，则它将与其他索引器在此秘籍中的行为相同。更多如前所述，可以使用一个长布尔表达式代替其他几个短布尔表达式。

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Python数据分析之pandas数据选取

Dataframe对象的每一列都有列名，可以通过列名实现对列的选取。 1）选取行选取行的方式包括三种：整数索引切片、标签索引切片和布尔数组。...32.0 0 no 通过布尔数组的方式，又可以衍生出下面的选取方式：选取所有age大于30的行 >>> df[df['age']>30] name age gender...df.at[]和df.iat[]使用时必须输入两个参数，即行索引和列索引，其中df.at[]只能使用标签索引，df.iat[]只能使用整数索引。...2）进行区域选取时，如果只能用标签索引，则使用df.loc[]或df.ix[]，如果只能用整数索引，则用df.iloc[]或df.ix[]。...3）如果选取单元格，则df.at[]、df.iat[]、df.loc[]、df.iloc[]都可以，不过要注意参数。

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如果指定 index 为一个二维矩阵。...只要有任何一个样本的年龄小于 0 时，则 np.any 就会返回 True；当样本中的年龄都大于等于 0时，则 np.any 就返回 False。...= 0)) # 沿着行的方向，每一列有多少个偶数 ''' [4 0 4 0] ''' 对于矩阵这种多维数组，np.any 和 np.all 也可以指定运算的维度。...print(np.all(X > 0, axis = 1)) # 沿着列的方向，看的是每一行 ''' [False True True True] ''' 第 0 行不满足所有的元素都大于 0，...x > 3 和 x < 10 返回的是两个形状相同的布尔数组，这里希望两个布尔数组按照相应的索引位置进行与的运算，相当于把两个布尔数组中的每个元素看成是一个位。

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当我们需要将DataFrame的某一列作为ndarray进行运算时，会出现格式不一致的错误。...ndarraycolumn_a = df['A'].values# 进行运算result = column_a + 1上述代码中，我们创建了一个DataFrame数据df，其中包含三列，分别是整数型的列...在实际应用场景中，我们可能会遇到需要对DataFrame中的某一列进行运算的情况。例如，我们有一个销售数据的DataFrame，其中包含了产品名称、销售数量和单价。现在我们希望计算每个产品的销售总额。...DataFrame df，其中包含了产品名称、销售数量和单价。...布尔索引：通过指定一个布尔数组来访问数组中满足某个条件的元素。例如a[a > 5]可以访问数组a中大于5的元素。花式索引：通过指定一个索引数组或整数数组来访问数组的元素。

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Pandas_Study01

DataFrame的创建有多种方式，不过最重要的还是根据dict进行创建，以及读取csv或者txt文件来创建。 series 相关基本操作 1....loc 用法(Dataframe)： loc([这里是行标识], [这里是列标识]) 示例： data.loc[:,'列一'] #取出所有行第一列，loc可以理解为传入两个参数一个是关于行的，一个是关于列的...，否则按列连接 # 删除一列，在原有的dataframe上进行操作 del df['日期'] 或是使用 pop 方法，返回被删除的数据列(只能是某一列) df.pop('cx') # 通过 drop...4. dataframe 相关算术运算 1).如果其中一个是数值，那么这个数值会和DataFrame的每个位置上的数据进行相应的运算。...series 中的常用函数 1. get() 和 get_value() 方法因为series 具有字典的一些特征，所以允许使用get 方法来获取数值，如果没有则返回默认值，而get_value 功能类似

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【虐心】统计符合条件的不重复单元格个数

如果A列中的值第一次出现的时候则C列与D列值相等，反之不等所以我们统计C列与D列相等的单元格个数就可以知道A列的非重复值数量 ?...1;0;1;1;1;1;1;0;1} 两个负号实现的效果就是将布尔值转化为0、1 N5:sum 7 将1进行汇总求和好啦！...那我们先创建一个辅助列，C列等于A与B列连接在一起！然后创建个辅助列D，用A列与文本“山东”连接在一起 ? 假如我们用D列的每个值求在C列中出现的位置会怎样？ ?...发现如果B列复合山东这个条件的有返回值，反之返回#N/A 那我们优化一下函数，如果没有查到，我们让他返回0 ? 外面嵌套一个iferror函数即可，这样如果没有就返回0！...此时如果拿这个函数和Row函数对比，相等的就计数。是否和刚刚的某一列求不重复个数值就一样了？ ?

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初探pandas——安装和了解pandas数据结构

import pandas as pd # 创建Series对象 obj=pd.Series([4,5,6,7]) print(obj) 0 4 1 5 2 6 3 7 dtype...# 输出值大于5的元素 print(obj2[obj2>5]) d 6 e 7 dtype: int64 DataFrame DataFrame表示矩阵的数据表，包含已排序的列集合，每一列可以是不同的的值类型...（数值、字符串、布尔值等） DataFrame既有行索引，也有列索引，可以被视为一个共享相同索引的Series的字典 # 创建DataFrame对象 data={'age':[18,18,18,20,20,20...1 b 18 180 2 c 18 180 3 aa 20 182 4 bb 20 182 5 cc 20 182 如果传的列参数不在字典中...5 cc 20 182 NaN Index(['name', 'age', 'height', 'addition'], dtype='object') DataFrame的一列可以按字典型标记或属性那样索引为

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在线Excel的计算函数引入方法有哪些？提升工作效率的技巧分享！

异步函数的引入（AsyncFunction 函数来计算异步数据，该函数用在不能立刻获取计算结果的时候使用）数组公式和动态数组数组公式是指可以在数组的一项或多项上执行多个计算的公式，你可以将数组视为一行值、一列值或行值和列值的组合...如果公式返回一个值，则隐式交集不会执行任何操作（即使是在后台完成的）。逻辑工作方式如下：如果该值是单个项, 则返回该项。如果该值为一个区域, 则从与公式位于同一行或列的单元格中返回值。...如果该值为数组, 则选择左上角的值。 LAMBDA函数集 1.LAMBDA函数 LAMBDA函数使您能够使用 Excel 自己的公式语言定义自定义函数。...必须大于零。 cols 阵列中的列数。必须大于零。 lambda 调用一个LAMBDA来创建数组。该LAMBDA需要两个参数。 row 数组的行索引。 col 数组的列索引。 6....BYCOL函数将LAMBDA应用于每一列，并返回结果的数组。例如，如果原始数组是3列2行，返回的数组是3列1行。语法： array 一个要用列来分隔的数组。

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Python开发之numpy的使用

数组的元素如果也是数组（可以是 Python 的原生 array，也可以是 ndarray）的情况下，则构成了多维数组。 NumPy 数组便于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。...==如果要修改a的值，需要重新赋值== python a = np.arange(6).reshape(2,3) np.delete(a,[0],axis = 0) print(a) array([[...5、ndarray切片 python a[:,:-1] 去除最后一列 a[:,-1] 只保留最后一列一个常用的切片 python 以列的形式获取最后一列数据： a[:,3:] out:...[3, 4, 5]]) #查看a中的唯一列 print(np.unique(a,axis = 1)) array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [0,...1, 2]]) #查看a中第一行的唯一值 print(np.unique(a[0])) array([0, 1, 2]) 通过布尔运算筛选 Code X[X > 10] #筛选数组X中大于10的数据

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全文2500字详解Pandas与Lambda结合进行高效数据分析

导入模块与读取数据我们第一步需要导入模块以及数据集 import pandas as pd df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv") df.head() 创建新的列...一般我们是通过在现有两列的基础上进行一些简单的数学运算来创建新的一列，例如 df['AvgRating'] = (df['Rating'] + df['Metascore']/10)/2 但是如果要新创建的列是经过相当复杂的计算得来的...axis=1代表跨列而axis=0代表跨行，如下图所示筛选数据在pandas当中筛选数据相对来说比较容易，可以用到& | ~这些操作符，代码如下 # 单个条件，评分大于5分的 df_gt_5 =...Series' object has no attribute 'split' 这里我们还是采用apply和lambda相结合，来实现上面的功能 #创建一个新的列来存储每一影片名的长度 df['num_words_title...通常我们转变指定列的数据类型，都是调用astype方法来实现的，例如我们将“Price”这一列的数据类型转变成整型的数据，代码如下 df['Price'].astype('int') 会出现如下所示的报错信息

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Python数据分析实战基础 | 灵活的Pandas索引

思路：手指戳屏幕数一数，一级的渠道，是从第1行到第13行，对应行索引是0-12，但Python切片默认是含首不含尾的，要想选取0-12的索引行，我们得输入“0:13”，列想要全部选取，则输入冒号“：”即可...值得注意的是，如果我们要跨列选取，得先把位置参数构造成列表形式，这里就是[0,4]，如果是连续选取，则无需构造成列表，直接输入0:5（选取索引为0的列到索引为4的列）就好。...在loc方法中，我们可以把这一列判断得到的值传入行参数位置，Pandas会默认返回结果为True的行（这里是索引从0到12的行），而丢掉结果为False的行，直接上例子： ?...拿案例来说，df['流量来源'].isin(['二级','三级'])，判断的是流量来源这一列的值，是否等于“二级”或者“三级”，如果等于（等于任意一个）就返回True，否则返回False。...再判断各指标列是否大于均值： ?

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numpy模块(对矩阵的处理,ndarray对象)

:]) #取第一列全部 print(arr[:,0]) #取第二行第二个 print(arr[1,1],type(arr[1,1])) #5 print(...(arr[arr>3]) #取第第一列大于3的值 arr_lien = arr[:,0] print(arr_lien[arr_lien>3]) 3.生成布尔矩阵 import numpy as np...print(arr.max()) # 获取举着每一列的最大值 print(arr.max(axis=0)) # 获取矩阵每一行的最大值 print(arr.max(axis=1)) # 获取矩阵最大元素的索引位置...print(arr.argmax(axis=1) # 获取矩阵所有元素的平均值 print(arr.mean()) # 获取矩阵每一列的平均值 print(arr.mean(axis=...0)) # 获取矩阵每一行的平均值 print(arr.mean(axis=1)) # 获取矩阵所有元素的方差 print(arr.var()) # 获取矩阵每一列的元素的方差

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所以，如果我们取出了某一列，我们获得的自然是一个series。还记得我所说的命名列标签的注意事项吗？不使用空格和横线等可以让我们以访问类属性相同的方法来访问列，即使用点运算符。 ?...上述代码将范围一个布尔值的dataframe，其中，如果9、10月的降雨量低于1000毫米，则对应的布尔值为‘True’,反之，则为’False’。...例如，如果你有一列年份的数据而你希望创建一个新的列显示这些年份所对应的年代。Pandas对此给出了两个非常有用的函数，apply和applymap。 ? 这会创建一个名为‘year‘的新列。...这一列是由’water_year’列所导出的。它获取的是主年份。这便是使用apply的方法，即如何对一列应用一个函数。...它的功能是将某一列前置成为列标签。我们最好如下看看它的实际效果。 ? 这个操作会将我们在上面小节创建的dataframe转变成如下形式。它将标识‘year’索引的第0列推起来，变为了列标签。 ?

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