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使用pandas筛选出指定列值所对应的行

布尔索引 该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value)，如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...这个例子需要先找出符合条件的行所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回的是array([0, 2, 4, 6, 7])...df.index=df['A'] # 将A列作为DataFrame的行索引 df.loc['foo', :] # 使用布尔 df.loc[df['A']=='foo'] ?...数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：1、筛选出列值等于标量的行，用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个/些值的行 df.loc[df['column_name

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select count(*)、count(1)、count(主键列)和count(包含空值的列)有何区别？

首先，准备测试数据，11g库表bisal的id1列是主键(确保id1列为非空)，id2列包含空值， ?...前三个均为表数据总量，第四个SQL结果是99999，仅包含非空记录数据量，说明若使用count(允许空值的列)，则统计的是非空记录的总数，空值记录不会统计，这可能和业务上的用意不同。...其实这无论id2是否包含空值，使用count(id2)均会使用全表扫描，因此即使语义上使用count(id2)和前三个SQL一致，这种执行计划的效率也是最低的，这张测试表的字段设置和数据量不很夸张，因此不很明显...总结： 11g下，通过实验结论，说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行的count()，而且会选择索引的FFS扫描方式，count(包含空值的列)这种方式一方面会使用全表扫描...，另一方面不会统计空值，因此有可能和业务上的需求就会有冲突，因此使用count统计总量的时候，要根据实际业务需求，来选择合适的方法，避免语义不同。

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    Excel小技巧90：快速删除包含指定值的所有行

    有一个Excel操作问题：我想删除所有包含有“完美Excel”的行，如何快速操作？ 我想，你肯定是多么地不想再看“完美Excel”公众号了！...如下图1所示的工作表，现在要删除单元格内容为“完美Excel”所在的行。 ? 图1 首先，选择所有的数据。...接着，按Ctrl+F键，在“查找和替换”对话框的“替换”选项卡中，输入“完美Excel”，如下图2所示。 ?...图2 单击“查找全部”按钮，在下面的列表框中选中全部查到的单元格（先选取第1行，按住Shift键，滚动到最后，选取最后1行，这将选择所有查找到的结果），如下图3所示。 ?...图4 单击“确定”按钮，即可删除所有含有“完美Excel”内容的单元格所在的行。 详细的操作演示见下图5。 ? 图5

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    用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...每种方法都有其优点和缺点，因此应根据具体情况使用不同的方法。 点符号 可以键入“df.国家”以获得“国家”列，这是一种快速而简单的获取列的方法。但是，如果列名包含空格，那么这种方法行不通。...要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。...接着，.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述，.loc的语法是df.loc[行，列]，需要提醒行（索引）和列的可能值是什么？

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    盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（上篇）

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,请教个小问题，我要查找某列中具体的值，譬如df[df['作者'] == 'abc']，但实际上这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写的abc。...但是粉丝改需求了，前提是我可能不知道大写还是小写，如何全部匹配出来？...但是粉丝的需求又发生了改变，下一篇文章我们一起来看看这个“善变”的粉丝提问。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（下篇）

    他的代码照片如下图： 这个代码这么写，最后压根儿就没有得到他自己预期的结果，遂来求助。这里又回归到了他自己最开始的需求澄清！！！论需求表达清晰的重要性！...二、实现过程 后来【莫生气】给了一份代码，如下图所示： 本以为顺利地解决了问题，但是粉丝又马上增改需求了，如下图所示： 真的，代码写的，绝对没有他需求改的快。得亏他没去做产品经理，不然危矣！...能给你做出来，先实现就不错了，再想着优化的事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式的写法，总算是贴合了这个粉丝的需求。 如果要结合pandas的话，可以写为下图的代码： 至此，粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【冯诚】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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    盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行（中篇）

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，但是粉丝又改需求了，需求改来改去的，就是没个定数。 这里他的最新需求，如上图所示。...他的意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...可以看到，代码刚给出来，但是粉丝的需求又发生了改变，不过不慌，这里又给出了对应代码，如下图所示： 一看就会，一用就废，粉丝自己刚上手，套用到自己的数据里边，代码就失灵了。...下一篇文章，我们再来看这位粉丝新遇到的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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    一行代码添加P值的可视化技巧分享~~

    在一些常见的统计图表中经常需要在一些图表中添加P值，那么今天小编给大家汇总一下关于统计图表中P值的添加方法。...(内容来源于网络，本来小编想自己写来着，可是，小编机会忘完啦，详细的内容，小伙伴们可自行搜索哈~~) 可视化绘制中P值绘制 作为本期推文的重点介绍，如何在我们的可视化图表中添加P值，使其更好的表现图表含义是在绘制图表是需要考虑的...直接上干货~~ R-ggpubr 添加P值 在使用ggpubr包进行P值添加之前，我们需导入R-rstatix包进行必要的统计操作(T检验等)，这里我们直接通过例子进行解释说明。...: # 添加科学计数法一列 + stat.test$p.scient <- format(stat.test$p.adj, scientific = TRUE) + ···· stat_pvalue_manual...设置P值的具体添加位置。

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    大佬们,如何把某一列中包含某个值的所在行给删除

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。 大佬们，如何把某一列中包含某个值的所在行给删除？比方说把包含电力这两个字的行给删除。...这里【FANG.J】指出：数据不多的话，可以在excel里直接ctrl f，查找“电力”查找全部，然后ctrl a选中所有，右键删除行。...二、实现过程 这里【莫生气】给了一个思路和代码： # 删除Column1中包含'cherry'的行 df = df[~df['Column1'].str.contains('电力')] 经过点拨，顺利地解决了粉丝的问题...后来粉丝增加了难度，问题如下：但如果我同时要想删除包含电力与电梯,这两个关键的，又该怎么办呢？ 这里【莫生气】和【FANG.J】继续给出了答案，可以看看上面的这个写法，中间加个&符号即可。...顺利地解决了粉丝的问题。 但是粉丝还有其他更加复杂的需求，其实本质上方法就是上面提及的，如果你想要更多的话，可以考虑下从逻辑 方面进行优化，如果没有的话，正向解决，那就是代码的堆积。

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    报错：“来自数据源的String类型的给定值不能转换为指定目标列的类型nvarchar。”「建议收藏」

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 解决sql server批量插入时出现“来自数据源的String类型的给定值不能转换为指定目标列的类型nvarchar。”...问题 问题的原因：源的一个字段值长度超过了目标数据库字段的最大长度 解决方法：扩大目标数据库对应字段的长度 一般原因是源的字段会用空字符串填充，导致字符串长度很大，可以使用rtrim去除 解决sql server...批量插入时出现“来自数据源的String类型的给定值不能转换为指定目标列的类型smallint。”...问题 问题的原因：源的一个字段类型为char(1)，其中有些值为空字符串，导数据时不能自动转换成smallint类型 解决方法：将char类型强转为smallint类型之后再导入数据。

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    统计绘图 | 一行代码添加P值的可视化技巧分享

    在一些常见的统计图表中经常需要在一些图表中添加P值，那么今天小编给大家汇总一下关于统计图表中P值的添加方法。...(内容来源于网络，本来小编想自己写来着，可是，小编机会忘完啦，详细的内容，小伙伴们可自行搜索哈~~) 可视化绘制中P值绘制 作为本期推文的重点介绍，如何在我们的可视化图表中添加P值，使其更好的表现图表含义是在绘制图表是需要考虑的...直接上干货~~ R-ggpubr 添加P值 在使用ggpubr包进行P值添加之前，我们需导入R-rstatix包进行必要的统计操作(T检验等)，这里我们直接通过例子进行解释说明。...: # 添加科学计数法一列 + stat.test$p.scient <- format(stat.test$p.adj, scientific = TRUE) + ···· stat_pvalue_manual...设置P值的具体添加位置。

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    统计绘图 | 一行代码添加P值的可视化技巧分享

    在一些常见的统计图表中经常需要在一些图表中添加P值，那么今天小编给大家汇总一下关于统计图表中P值的添加方法。...，详细的内容，小伙伴们可自行搜索哈~~) 可视化绘制中P值绘制 作为本期推文的重点介绍，如何在我们的可视化图表中添加P值，使其更好的表现图表含义是在绘制图表是需要考虑的。...直接上干货~~ R-ggpubr 添加P值 在使用ggpubr包进行P值添加之前，我们需导入R-rstatix包进行必要的统计操作(T检验等)，这里我们直接通过例子进行解释说明。...Set P Value form 设置P值位科学计数法: # 添加科学计数法一列 + stat.test$p.scient 值的具体添加位置。

    1.7K10

    R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

    data.table中，还有一个比较特立独行的函数： 使用:=引用来添加或更新一列（参考：R语言data.table速查手册） DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。 （2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进： 链式操作是啥意思呢？...返回匹配到键值所在列(V2列)所有行中的第一行 > DT["A", mult ="first"] V1 V2 V3 V4 1: 1 A -1.1727 1 2、nomatch参数——未匹配样本处理...返回匹配到键值所在列(V2列)所有包含变量值A或D的所有行： DT[c("A","D"), nomatch = 0] V1 V2 V3 V4 1: 1 A -1.1727 1 2: 2 A....SDcols常于.SD用在一起，他可以指定.SD中所包含的列，也就是对.SD取子集。

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    动态数组公式：动态获取某列中首次出现#NA值之前一行的数据

    标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式： =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变...，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。...自从Microsoft推出动态数组函数后，很多求解复杂问题的公式都得到的简化，很多看似无法用公式解决的问题也很容易用公式来实现了。

    1.6K10

    学习R包

    eg:安装来自cran的stringr包:install.packages("stringr")安装来自Biocductor的limma包：BiocManager::install("limma")加载...dplyr包有很多函数，为了防止dplyr包中的函数名与其他函数产生冲突，使用时前面加上“包名::”dplyr五个基础函数mutate(),新增列select(),按列筛选按列号筛选注意筛选内容与表格内容的统一...，包括大小写按列名筛选filter()筛选行arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序arrange(test, desc...）count统计某列的unique值dplyr处理关系数据即将2个表进行连接內连inner_join,取交集左连left_join全连full_join半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_joinSemi-Join...注意返回的表的不同反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join注意返回的表的不同简单合并在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同

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    数据处理|R-dplyr

    ：Filter&Select Filter：通过一些准则选择观测值（行） Select：通过名字来选择变量（列） 更名变量名： Select & Rename head(select(iris,Sepal.W...Width) #计算一个或多个新列并删除原列 6）数据汇总 summarize()函数实现数据集聚合操作，将多个值汇总成一个值 summarise(iris,avg = mean(Sepal.Length...sample_n(mtcars, 50, replace = TRUE) #随机有重复的取50行数 10）数据联结 dplyr包也提供了数据集的连接操作，如左连接、右连接、内连接等： inner_join...(x,y,by = NULL) #内连接，合并数据仅保留匹配的记录 by设置两个数据集用于匹配的字段名，默认使用全部同名字段进行匹配，如果两个数据集需要匹配的字段名不同，可以直接用等号指定匹配的字段名...11）数据合并 dplyr包中也添加了类似cbind()函数和rbind()函数功能的函数，它们是bind_cols()函数和bind_rows()函数。

    2.3K10

    自学攻略 | R语言数据筛选和修改

    本篇推文将详细介绍如何在 R 中对数据进行排序、筛选、替换以及调用特定行和列等核心操作。 准备工作：导入你的数据 在进行任何数据处理之前，我们首先需要将文件中的数据导入到 R 中。...is.na() 用于筛选非缺失值 筛选缺失值 筛选 TumorSize 列中存在缺失值的行： patients_with_missing_tumor_size 的列 contains("string")：选择包含特定字符串的列 matches("regex")：选择匹配正则表达式的列 everything...替换特定值 有时我们需要根据条件替换某个列中的值。例如，将 DiseaseStatus 列中的“Healthy”替换为“Control”。...) 小结 本篇教程详细介绍了 R 语言中数据导入以及对数据进行筛选、替换和调用特定行和列等核心操作。

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    生信星球Day4 学习R包

    认识dplyr，函数、功能等---安装和加载R包镜像设置方法一：手动设置，Tools→Packages→Primary CRAN repository方法二：自动运行教程来自：https://www.jianshu.com...(dplyr)dplyr五个基础函数mutate() 新增列，(x，列名=相关数据)select() 筛选列，（x，列号或列名）filter() 筛选行，（x，列名==想要的行）需要逻辑判断arrange...shift + M) test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))2、count() 统计某列的...unique值，即统计同类项连接两个表的不同方式inner_join() 內连，取交集，by="x"基于x的列left_join() 左连，保留前一个表，以此多舍少补后一个表full_join()...全连semi_join(x= ,y= ,by="某列") 半连接，返回能够与y表匹配的x表所有记录anti_join(x= ,y= ,by="某列") 反连接，返回无法与y表匹配的x表所有记录简单合并

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