Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行，可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行，可以使用isin。...因此，最后一个例子中的括号是必要的。...column_name'] >= A & df['column_name'] <= B 被解析为 df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B 以上就是Python DataFrame...根据列值选择行的方法，希望对大家有所帮助。
图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?...rngFound As Range '赋值为存储数据的工作表 Set wksData =Workbooks("Data.xlsx").Sheets("Sheet1") '判断所选单元格是否在列C...中 If ActiveCell.Column 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格
本文概述 如果你的数据集包含空值, 则可以使用dropna()函数分析并删除数据集中的行/列。...它采用int或字符串值作为行/列。...输入可以是0和1(整数和索引), 也可以是列(字符串)。 0或”索引”：删除包含缺失值的行。 1或”列”：删除包含缺失值的列。...怎么样 ： 当我们有至少一个不适用或所有不适用时, 它确定是否从DataFrame中删除行或列。 它只接受两种字符串值(” any”或” all”)。 any：如果任何值为null, 则删除行/列。...all：仅在所有值均为null时丢弃。 脱粒： 它采用整数值, 该值定义要减少的最小NA值量。 子集： 它是一个数组, 将删除过程限制为通过列表传递的行/列。
然而，Data8 中引入的表格仅包含列标签。 DataFrame的标签称为DataFrame的索引，并使许多数据操作更容易。...使用.loc切片 为了选择DataFrame的子集，我们使用.loc切片语法。...；上一节中的问题将名称限制为 2016 年出生的婴儿，而这个问题要求所有年份的名称。...为了从DataFrame中绘制图形，请使用.plot属性： # We use the figsize option to make the plot larger letter_dist.plot.barh...通过在pandas文档中查看绘图，我们了解到pandas将DataFrame的一行中的列绘制为一组条形，并将每列显示为不同颜色的条形。 这意味着letter_dist表的透视版本将具有正确的格式。
2.DataFrame（数据框）：DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。...DataFrame可以从各种数据源中创建，如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index（索引）：索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。 5.缺失数据处理：Pandas具有处理缺失数据的功能，可以检测、删除或替换数据中的缺失值。...8.数据的合并和连接：Pandas可以将多个DataFrame对象进行合并和连接，支持基于列或行的合并操作。...isin()方法选择数据 df[df['Name'].isin(['Alice', 'Bob'])] 数据排序和排名 # 按照某一列的值排序 df.sort_values('Age') # 按照多列的值排序
你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行和列的标签。...DataFrame的plot方法在同一个子图中将每一列绘制为不同的折线，并自动生成图例(见图9-14)： In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4...在DataFrame中，柱状图将每一行中的值分组到并排的柱子中的一组。...例如，这里我们从statsmodels项目中载入了macrodata数据集，并选择了一些变量，之后计算对数差： In [100]: macro = pd.read_csv('examples/macrodata.csv...▲图9-26 按星期几数值/时间/是否吸烟划分的小费百分比 除了根据'time'在一个面内将不同的柱分组为不同的颜色，我们还可以通过每个时间值添加一行来扩展分面网格(见图9-27)： In [109]:
数据选择的方法：1、直接选择；2、使用loc选择数据；3、使用iloc选择数据。 直接选择中，frame[[列名，列名]]表示选择列，frame[:3]表示选择行。...loc是根据轴标签进行选择，frame[行标签1，[列名，列名]]。 iloc是根据整数标签进行选择，frame[:1，[1，2]]选择第一行的第一、二列。...DataFrame中选择单列或多列或行(整数表示选择行) df.loc[val] 根据标签选择单行或多行 df.loc[:, val] 根据标签选择单列或多列 df.loc[val1, val2] 根据标签同时选中行和列的一部分...df.iloc[where] 根据整数选择一行或多行 df.iloc[:, where] 根据整数选择一列或多列 df.iloc[where_i, where_i] 根据整数选择行和列 df.at[label_i...根据行和列的标签设置单个值 灵活运用前9个方法对后续批量数据清洗和处理有很大的帮助。
Sample Sample方法允许我们从DataFrame中随机选择数据。当我们想从一个分布中选择一个随机样本时，这个函数很有用。...Loc 和 iloc Loc 和 iloc 函数用于选择行或者列。 loc:通过标签选择 iloc:通过位置选择 loc用于按标签选择数据。列的标签是列名。...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?...Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?...inner:仅在on参数指定的列中具有相同值的行（如果未指定其它方式，则默认为 inner 方式） outer:全部列数据 left:左一dataframe的所有列数据 right:右一dataframe
我们删除了4列，因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名，则比以后删除更好。...选择特定的列 3.读取DataFrame的一部分行 read_csv函数允许按行读取DataFrame的一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...这些方法根据索引或标签选择行和列。 loc：带标签选择 iloc：用索引选择 先创建20个随机indices。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...29.根据字符串过滤 我们可能需要根据文本数据（例如客户名称）过滤观察结果（行）。我已经将虚构名称添加到df_new DataFrame中。 ? 让我们选择客户名称以Mi开头的行。
() / 03 / 使用Pandas进行数据选择 Pandas提供了各种数据选择方法，允许你从DataFrame或Series中提取特定数据。...'] == 'value')] # 通过标签选择特定的行和列 df.loc[row_labels, column_labels] # 通过整数索引选择特定的行和列 df.iloc[row_indices..., column_indices] # 根据条件选择数据框中的行和列 df.loc[df['column_name'] > 5, ['column_name1', 'column_name2']]...() # 根据z分数识别离群值 = df[z_scores > threshold] # 删除离群值 df_cleaned = df[z_scores <= threshold] # 替换列中的值...# 计算某列的最大值 df['column_name'].max() # 计算某列中非空值的数量 df['column_name'].count() # 计算列中某个值的出现次数 df['column_name
示例： 查看数值列的统计信息。 df.desrcibe() 6. 选择列 df['ColumnName'] 使用方式： 通过列名选择DataFrame中的一列。 示例： 选择“Salary”列。...选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式： 通过列名选择DataFrame中的一列。 示例： 选择“Name”和“Age”列。...选择行 df.loc[index] 使用方式： 通过索引标签选择DataFrame中的一行。 示例： 选择索引为2的行。 df.loc[2] 9....选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...使用map函数进行值替换 df['Status'] = df['Status'].map({'Active': 1, 'Inactive': 0}) 使用方式： 使用map函数根据字典或函数替换列中的值
其余的命名元组（或元组）只是被解包，它们的值被提供给 `DataFrame` 的行。 如果任何一个元组比第一个 `namedtuple` 短，则相应行中的后续列将被标记为缺失值。...剩余的命名元组（或元组）只需展开，它们的值就会被输入到`DataFrame`的行中。如果任何一个元组比第一个`namedtuple`短，那么相应行中的后续列将被标记为缺失值。...剩余的命名元组（或元组）只是简单地解包，它们的值被输入到DataFrame的行中。如果任何一个元组比第一个namedtuple短，那么相应行中后面的列将被标记为缺失值。...索引/选择 索引的基础如下所示： 操作 语法 结果 选择列 df[col] Series 根据标签选择行 df.loc[label] Series 根据整数位置选择行 df.iloc[loc] Series...切片行 df[5:10] DataFrame 根据布尔向量选择行 df[bool_vec] DataFrame 行选择，例如，返回一个其索引为DataFrame列的Series： In [92]:
示例： 查看数值列的统计信息。 df.describe() 6. 选择列 df['ColumnName'] 使用方式： 通过列名选择DataFrame中的一列。 示例： 选择“Salary”列。...选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式： 通过列名列表选择DataFrame中的多列。 示例： 选择“Name”和“Age”列。...选择行 df.loc[index] 使用方式： 通过索引标签选择DataFrame中的一行。 示例： 选择索引为2的行。 df.loc[2] 9....选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...使用map函数进行值替换 df['Status'] = df['Status'].map({'Active': 1, 'Inactive': 0}) 使用方式： 使用map函数根据字典或函数替换列中的值
3、查看第1、3、5行中第2、4、6列的数据 df.iloc[[0,2,4],[1,3,5]] 使用位置索引.iloc方法从 DataFrame 中选择特定的行和列。...[0, 2, 4]是行的索引，表示选择第1、第3和第5行，[1, 3, 5]是列的索引，表示选择第2、第4和第6列。...‘张三’ 的所有行，并且仅选择这些行中的 “时段” 列。...然后，它从这些行中的 “交易额” 列中提取数值，并使用.sum()方法计算这些值的总和。...然后，使用merge方法将df和df2 DataFrame 进行合并，根据共同的列进行匹配。默认情况下，merge方法会根据两个 DataFrame 中的共同列进行内连接。
提取、添加、删除列 用方法链分配新列 索引 / 选择 数据对齐和运算 转置 DataFrame 应用 NumPy 函数 控制台显示 DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全 提取、添加...未引用 DataFrame 时，传递可调用的，不是实际要插入的值。这种方式常见于在操作链中调用 assign 的操作。...[col] Series 用标签选择行 df.loc[label] Series 用整数位置选择行 df.iloc[loc] Series 行切片 df[5:10] DataFrame 用布尔向量选择行...df[bool_vec] DataFrame 选择行返回 Series，索引是 DataFrame 的列： In [83]: df.loc['b'] Out[83]: one...数据对齐和运算 DataFrame 对象可以自动对齐列与索引（行标签）的数据。与上文一样，生成的结果是列和行标签的并集。
Sample Sample用于从DataFrame中随机选取若干个行或列。...random_state ：随机数发生器种子 axis：选择抽取数据的行还是列 axis=0:抽取行 axis=1:抽取列 比如要从df中随机抽取5行： sample1 = df.sample(n=5...Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。...用法： Series.isin(values) 或者 DataFrame.isin(values) 筛选df中year列值在['2010','2014','2017']里的行： years = ['2010...用法： DataFrame.loc[] 或者 DataFrame.iloc[] loc：按标签（column和index）选择行和列 iloc：按索引位置选择行和列 选择df第1~3行、第1~2列的数据
输出为： 1.4.3 Dataframe：索引 Dataframe既有行索引也有列索引，可以被看做由Series组成的字典（共用一个索引） 选择列 / 选择行 / 切片 / 布尔判断 选择行与列...data3)) print(data3,type(data4)) # 按照index选择行，只选择一行输出Series，选择多行输出Dataframe 输出为： df[] - 选择列 一般用于选择列...，也可以选择行 df[] - 选择行 # df[] - 选择列 # 一般用于选择列，也可以选择行 df = pd.DataFrame(np.random.rand(12).reshape(3,4)*100...]一般用于选择列，[]中写列名 输出为： df.loc[] - 按index选择行 # df.loc[] - 按index选择行 df1 = pd.DataFrame(np.random.rand...使用[]访问数据 变量[索引] 需要说明的是，若变量的值是一个Series类对象，则会根据索引获取该对象中对应的单个数据；若变量的值是一个DataFrame类对象，在使用“[索引]”访问数据时会将索引视为列索引
通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...例如，使用.loc和.iloc可以根据行标签和行号来选取数据，而.query方法则允许我们根据条件表达式来筛选数据。 在数据选择的基础上，数据运算则是进一步挖掘数据内在规律的重要手段。...、区域选择 二维数组的索引格式是[a:b,m:n],逗号前选择行,逗号后选择列。...数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...sort_values()方法可以根据指定行/列进行排序。
而DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。...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...取值，根据需要 money_series.iloc[[3, 0]] # 取第四个值和第一个值 """ d 5 a 200 Name: money, dtype: int64 """ 上面是根据序号进行取值...需要注意的是，在访问dataframe时，访问df中某一个具体元素时需要先传入行表索引再确定列索引。 2....2).参与运算的如果是两个DataFrame，有可能所有的行、列是一致的，那么运算时对应行列的位置进行相应的算术运算，若行列没有对齐，那么填值NaN。 3).
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