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。...df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] 将多个条件与&： df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name...3、由于Python的运算符优先级规则，&绑定比=。 因此，最后一个例子中的括号是必要的。...DataFrame根据列值选择行的方法，希望对大家有所帮助。
本次的练习是：编写一个公式，用于显示数据（Data）列中与当前选定查找项目匹配的项目（Item）列的第n个最大的唯一值。 示例数据如下图1所示。...单元格D2、E2中的数据可以输入，公式根据其数据返回相应的结果。根据不同的输入数据，公式的结果应该如下图2所示。 图2 规则： 1.公式中不能使用整列引用。 2.不能使用中间公式。...=LARGE((MATCH(l&d,i&d,)=ROW(i)-MIN(ROW(i)-1))*(i=l)*d,n) …… 上面列出的大多数公式都没有进行详细的解析，有兴趣的朋友可以参照前面文章给出的方法逐个研究
本次的练习是：在《Excel公式练习：根据条件获取唯一的第n个值》中，编写了一个公式用于显示数据（Data）列中与当前选定查找项目匹配的项目（Item）列的第n个最大的唯一值。...然而，如果n是6，而我们只有3个唯一值，那么编写的公式应该返回0。 这里，你的任务是修改这些公式，以便在上面所说的情况下，返回最小的非零唯一值。 示例数据如下图1所示。...单元格D2、E2中的数据可以输入，公式根据其数据返回相应的结果。根据不同的输入数据，公式的结果应该如下图2所示。 图2 规则： 1.公式中不能使用整列引用。 2.不能使用中间公式。...=MIN(IFERROR(LARGE(IF(FREQUENCY(IF(i=l,d),d),d),ROW(OFFSET(A1,,,n))),"")) …… 上面列出的大多数公式都没有进行详细的解析，有兴趣的朋友可以参照前面文章给出的方法逐个研究
Query 我们有时需要根据条件筛选数据，一个简单方法是query函数。为了更直观理解这个函数，我们首先创建一个示例 dataframe。...where函数首先根据指定条件定位目标数据，然后替换为指定的新数据。...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。 ?...Select_dtypes Select_dtypes函数根据对数据类型设置的条件返回dataframe的子集。它允许使用include和exlude参数包含或排除某些数据类型。
df.isna().sum().sum() --- 0 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观察值（即行）。例如，下面的代码将选择居住在法国并且已经流失的客户。...第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。 19.where函数 它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。...符合指定条件的值将保持不变，而其他值将替换为指定值。 20.排名函数 它为这些值分配一个等级。让我们创建一个根据客户余额对客户进行排名的列。...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。...低基数意味着与行数相比，一列具有很少的唯一值。例如，Geography列具有3个唯一值和10000行。 我们可以通过将其数据类型更改为category来节省内存。
支持传递位置和关键字参数，与普通函数一样 正文：处理定参数的表达式 需要注意的是，普通函数不同，这里不需要用括号将 lambda 函数的参数括起来，如果 lambda 函数有两个或更多参数，我们用逗号列出它们...lambda 函数来执行条件操作。...Python 代码的 PEP 8 样式规则，这是一种不好的做法 赋值语句的使用消除了 lambda 表达式相对于显式 def 语句所能提供的唯一好处（即，它可以嵌入到更大的表达式中） 因此如果我们确实需要存储一个函数以供进一步使用...因此由于 pandas Series 对象也是可迭代的，我们可以在 DataFrame 列上应用 map() 函数来创建一个新列： import pandas as pd df = pd.DataFrame...1 0 10 1 2 0 20 2 3 0 30 3 4 0 40 4 5 0 50 我们还可以根据某些条件为另一列创建一个新的
下表对DataFrame进行了总结： 类型 描述 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列;在特殊情况下比较便利:布尔型数组（过滤行）、切片(行切片)、或布尔型DataFrame（根据条件设置值...)) 之所以叫做applymap，是因为Series有一个用于应用元素级函数的map方法： print(frame['e'].map(formater)) ---- 2.10 排序和排名 根据条件对数据集排序...时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。...---- 3.2 唯一值、值计数以及成员资格 还有一类方法可以从一维Series的值中抽取信息。...返回一个Series，其索引为唯一值，其值为频率，按计数值降序排列 有时，你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图。
使用 Python 字典列表时，字典键将用作列标题，每个列表中的值将用作DataFrame的列。...当使用 Python 字典的列表时，字典的键将被用作列标题，每个列表中的值将作为 DataFrame 的列。...不同列中的数据类型（字符、整数等）通过列出dtypes进行总结。 提供了用于保存 DataFrame 的大致 RAM 使用量。...当特别关注表中位置的某些行和/或列时，请在选择括号[]前使用iloc运算符。 使用loc或iloc选择特定行和/或列时，可以为所选数据分配新值。...您可以根据loc/iloc的选择分配新值。 前往用户指南 用户指南页面提供了有关索引和选择数据的完整概述。
~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...这个数据集按国家列出了酒水平均消耗量，如果想反转列序该怎么办？ 最直接的方式是把 ::-1 传递给 loc 访问器，与 Python 里反转列表的切片法一样。 ?...注意：如果索引值有重复、不唯一，这种方式会失效。 13. 根据多个类别筛选 DataFrame 预览 movies。 ? 查看 genre（电影类型）列。 ?...如果想反选，可在条件前添加一个波浪符（tilde ~）。 ? 14. 根据最大的类别筛选 DataFrame 筛选电影类别里（genre）数量最多的三类电影。...要统计每个订单的金额，需要先根据每个 order_id 汇总每个订单里各个产品（item_price）的金额。下面的例子列出了订单号为 1 的总价。 ?
条件筛选 用中括号 [] 的方式，除了直接指定选中某些列外，还能接收一个条件语句，然后筛选出符合条件的行/列。比如，我们希望在下面这个表格中筛选出 'W'>0 的行： ?...你可以用逻辑运算符 &（与）和 |（或）来链接多个条件语句，以便一次应用多个筛选条件到当前的 DataFrame 上。举个栗子，你可以用下面的方法筛选出同时满足 'W'>0 和'X'>1 的行： ?...于是我们可以选择只对某些特定的行或者列进行填充。比如只对 'A' 列进行操作，在空值处填入该列的平均值： ? 如上所示，'A' 列的平均值是 2.0，所以第二行的空值被填上了 2.0。...比如在下面这个 DataFrame 里，查找 col2 列中所有不重复的值： ? 除了列出所有不重复的值，我们还能用 .nunique() 方法，获取所有不重复值的个数： ?...在上面的例子中，数据透视表的某些位置是 NaN 空值，因为在原数据里没有对应的条件下的数据。
200]: Utah -0.52 Ohio 1.39 Texas 0.77 Oregon -1.30 Name: e, dtype: object 排序和排名 根据条件对数据集排序...时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。...表5-6 排名时用于破坏平级关系的方法 带有重复标签的轴索引 直到目前为止，我所介绍的所有范例都有着唯一的轴标签（索引值）。...唯一值、值计数以及成员资格 还有一类方法可以从一维Series的值中抽取信息。...表5-9 唯一值、值计数、成员资格方法 有时，你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图。
—— Pandas的DataFrame如何固定字段排序 —— 保证字段唯一性应如何处理 —— 透视表pivot_table函数转化长表注意问题 ——Pandas的DataFrame数据框存在缺失值NaN...Q4、数据运算存在NaN如何应对 需求：pandas处理多列相减，实际某些元素本身为空值，如何碰到一个单元格元素为空就忽略了不计算，一般怎么解决！...isin(['B', 'C'])] #DataFrame 条件查找 # df5[['建筑编码1', '建筑名称']][0:3] # DataFrame类型 # # 块查找 df5_8= df5....iloc[0:2, 0:2] # DataFrame类型 #条件查找 # # 条件查找 df5_9=df5.动力用电.notnull() # Series类型 true与false的一列 # df5...30'] = np.where(df['照明用电']> 30, True, False) # 再将样本筛选出 df= df[df['照明用电'] == True] Q6：如何对字段打标签 #一般情况下，根据值大小
isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值...query，按列对dataframe执行条件查询，一般可用常规的条件查询替代 ?...loc和iloc应该理解为是series和dataframe的属性而非函数，应用loc和iloc进行数据访问就是根据属性值访问的过程 另外，在pandas早些版本中，还存在loc和iloc的兼容结构，即...unique、nunique，也是仅适用于series对象，统计唯一值信息，前者返回唯一值结果列表，后者返回唯一值个数(number of unique） ?...；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。
在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...利用值构造一个数据框DataFrame 在Excel电子表格中，值可以直接输入到单元格中。...我们可以用多种不同的方式构建一个DataFrame，但对于少量的值，通常将其指定为 Python 字典会很方便，其中键是列名，值是数据。...If/then逻辑 假设我们想要根据 total_bill 是小于还是大于 10 美元，来创建一个具有低值和高值的列。 在Excel电子表格中，可以使用条件公式进行逻辑比较。...在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
可以分批次读取： # 使用类似迭代器的方式 data=pd.read_csv(file, chunksize=1000000) for sub_df in data: print('hello python...#选择多行 dataframe[m:n] #条件筛选 dataframe[dataframe['col3'>5]] #选择子集 dataframe.iloc[0:3,0:5] dataframe.ix...[0:3,0:5] 排序和排名 #默认根据index排序，axis = 1 则根据columns排序 dataframe.sort_index(axis=0, ascending=False) # 根据值排序...#排名，给出的是rank值 series.rank(ascending=False) #如果出现重复值，则取平均秩次 #在行或列上面的排名 dataframe.rank(axis=0) 成员 、唯一值...True)) #values：需要对哪些字段应用函数 #index：透视表的行索引(row) #columns：透视表的列索引(column) #aggfunc：应用什么函数 #fill_value：空值填充
选自 Medium 作者：George Seif 机器之心编译 参与：思源 Pandas 是一个 Python 软件库，它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...一般而言，Pandas 是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...（7）列出所有列的名字 df.columns 基本数据处理 （8）删除缺失数据 df.dropna(axis=0, how='any') 返回一个 DataFrame，其中删除了包含任何 NaN 值的给定轴...] DataFrame 操作 （16）对 DataFrame 使用函数 该函数将令 DataFrame 中「height」行的所有值乘上 2： df["height"].apply(*lambda* height...的第三行为「size」： df.rename(columns = {df.columns[2]:'size'}, inplace=True) （18）取某一行的唯一实体 下面代码将取「name」行的唯一实体
一般而言，Pandas 是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...（7）列出所有列的名字 df.columns 基本数据处理 （8）删除缺失数据 df.dropna(axis=0, how='any') 返回一个 DataFrame，其中删除了包含任何 NaN 值的给定轴...（9）替换缺失数据 df.replace(to_replace=None, value=None) 使用 value 值代替 DataFrame 中的 to_replace 值，其中 value 和 to_replace...] DataFrame 操作 （16）对 DataFrame 使用函数 该函数将令 DataFrame 中「height」行的所有值乘上 2： df["height"].apply(*lambda* height...的第三行为「size」： df.rename(columns = {df.columns[2]:'size'}, inplace=True) （18）取某一行的唯一实体 下面代码将取「name」行的唯一实体
一般而言，Pandas 是使 Python 成为强大而高效的 数据分析环境的重要因素之一。...（7）列出所有列的名字 df.columns 基本数据处理 （8）删除缺失数据 df.dropna(axis=0, how='any') 返回一个 DataFrame，其中删除了包含任何 NaN 值的给定轴...（9）替换缺失数据 df.replace(to_replace=None, value=None) 使用 value 值代替 DataFrame 中的 to_replace 值，其中 value 和 to_replace...] DataFrame 操作 （16）对 DataFrame 使用函数 该函数将令 DataFrame 中「height」行的所有值乘上 2： df["height"].apply(*lambda* height...的第三行为「size」： df.rename(columns = {df.columns[2]:'size'}, inplace=True) （18）取某一行的唯一实体 下面代码将取「name」行的唯一实体
如以上述数据集，同一cust_no对应多条记录，通过对cust_no(客户编号)做分组聚合，统计C1字段个数、唯一数、平均值、中位数、标准差、总和、最大、最小值，最终得到按每个cust_no统计的C1平均值...# 以cust_no做聚合，C1字段统计个数、唯一数、平均值、中位数、标准差、总和、最大、最小值 df.groupby('cust_no').C1.agg(['count','nunique','mean...可通过如下代码列出featuretools的特征加工方法及简介。...实体间可以根据关联键添加关联关系Relationship。...# df1为原始的特征数据 df1 = df.drop('label',axis=1) # df2为客户清单(cust_no唯一值) df2 = df[['cust_no']].drop_duplicates
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