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Python-科学计算-pandas-07-Df多条件筛选

系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 pandas:0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算版块 今天讲讲pandas模块:根据条件对Df进行筛选 Part 1:示例 已知df_1,有3列["value1", "value2", "value3"], 不同筛选条件下,获取新的...df 筛选条件1:value2列大于0.6,且,value3列小于5,获得df_2 筛选条件2:value2列大于0.6,或,value3列小于5,获得df_3 筛选条件3:value2列大于0.6,且...Part 2:代码 import pandas as pd dict_1 = {"value1": ["P1", "P2", "P3"], "value2": [0.5, 0.8,...Part 3:部分代码解读 df_2 = df_1[(df_1["value2"] > 0.6) & (df_1["value3"] 条件分别放置于()内,即df[(条件1) & (条件

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    Pandas 数据筛选:条件过滤

    引言Pandas 是 Python 中最常用的数据分析库之一,它提供了强大的数据结构和数据分析工具。在实际工作中,我们经常需要根据特定条件对数据进行筛选。...本文将从基础到高级,逐步介绍如何使用 Pandas 进行条件过滤,并讨论常见的问题和报错及其解决方案。基础概念在 Pandas 中,数据通常存储在 DataFrame 对象中。...条件表达式错误问题描述:在编写条件表达式时,忘记使用括号导致逻辑运算符优先级错误。解决方案:确保每个条件都用括号括起来。...使用 and 和 or 而不是 & 和 |问题描述:在 Pandas 中,and 和 or 不能用于布尔数组,而应该使用 & 和 |。解决方案:使用 & 和 | 进行逻辑运算。...本文从基础到高级,介绍了如何使用 Pandas 进行条件过滤,并讨论了常见的问题和报错及其解决方案。希望本文能帮助你在实际工作中更好地利用 Pandas 进行数据处理。

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    Pandas DataFrame 多条件索引

    问题背景在数据分析和处理中,经常需要根据特定条件过滤数据,以提取感兴趣的信息。...Pandas DataFrame 提供了多种灵活的方式来索引数据,其中一种是使用多条件索引,它允许使用逻辑条件组合来选择满足所有条件的行。...然后,使用 ~ 运算符来否定布尔值掩码,以选择不满足该条件的行。最后,使用 & 运算符来组合多个布尔值掩码,以选择满足所有条件的行。...代码例子以下是使用多条件索引的代码示例:import pandas as pd# 生成一些数据mult = 10000fruits = ['Apple', 'Banana', 'Kiwi', 'Grape...然后,我们使用多条件索引来选择满足以下条件的行:水果包含在 fruitsInclude 列表中蔬菜不包含在 vegetablesExclude 列表中我们还选择了满足以下条件的行:水果包含在 fruitsInclude

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    Pandas时间序列处理:日期与时间

    本文将由浅入深地介绍Pandas在处理日期和时间时常见的问题、常见报错及如何避免或解决这些问题,并通过代码案例进行解释。一、基础概念1....日期格式转换问题描述:在实际应用中,日期数据往往以字符串形式存在,需要将其转换为Pandas可识别的时间戳格式。 解决方案:使用pd.to_datetime()函数可以轻松实现字符串到时间戳的转换。...时间间隔计算问题描述:需要计算两个时间戳之间的差值。 解决方案:直接相减两个Timestamp对象即可得到Timedelta对象。...# 计算时间间隔start_time = pd.Timestamp('2023-01-01 12:00:00')end_time = pd.Timestamp('2023-01-01 14:30:00'..._libs.tslibs.np_datetime.OutOfBoundsDatetime: print("时间超出支持范围")四、总结本文介绍了Pandas在处理日期和时间时的基础概念、常见问题及其解决方案

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    数据分析 ——— pandas日期处理(五)

    通过之前的文章,大家对pandas都有了基础的了解,在接下来的文章中就是对pandas的一些补充,pandas对日期处理函数。...一、pandas日期功能 1) 创建一个日期范围 通过指定周期和频率来使用date.range()函数,默认频率为/天 # pandas日期处理 import pandas as pd import...bdate_range()表示商业日期范围,与date_range()不同,它不包括周六和周天 # bdate_range() 商业日期范围,不包括周六和周天 print(pd.bdate_range...import pandas as pd import numpy as np start = pd.datetime(2019, 8,2) end = pd.datetime(2019, 8, 8)...timedelta 1)通过传递字符串,创建timedelta对象: import pandas as pd # 通过传递字符串文字,我们可以创建一个timedelta对象。

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    日期计算(蓝桥必备)

    日期计算属于蓝桥杯中的高频考点,以下几道算法能让大家轻松掌握日期计算 题型特点:通常要求根据给定的日期,计算相隔的天数、星期几的变化,或者根据特定条件推算出某个日期等,一定要注意好年份(不同年,具体的日期就不同...数学运算:涉及到日期之间的差值计算,可能需要进行年、月、日的分别运算和调整,有时还需要考虑跨年度、跨月份的情况。...数据处理:可能会涉及到将输入的日期数据进行解析和处理,例如将字符串形式的日期转换为可以进行计算的数字形式。...闰年、平年的运用,数组长度大小的计算 (复习+开拓) 2、跑步计划 问题描述 小蓝计划在某天的日期中出现 11 时跑 55 千米,否则只跑 11 千米。...in2){ cout<<"Lan"<<endl; continue; } } return 0; } 这是一道模拟+日期计算题

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    pandas excel动态条件过滤并保存结果

    其中: excel文件名,不固定 sheet数量,不固定 过滤条件,不固定 二、分析需求 针对以上3个条件,都是不固定的。...因此需要设计一个配置文件,内容如下: # 查询条件,多个条件,用逗号分隔 where_dict = {     # excel文件名     "file_name": "456.xlsx",     #...三、演示 先安装模块 pip3 install pandas openpyxl 现有一个456.xlsx,内容如下: Sheet1 ? Sheet2 ? Sheet3 ? 完整代码如下: # !.../usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd # 查询条件,多个条件,用逗号分隔 where_dict = {     # ...: (df.性别=='男') & (df.年龄==21) Sheet2 条件: (df.身高==170) 它会在当前目录生成result.xlsx,打开,结果如下: Sheet1 ?

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