基本操作更改dataFrame中的某一列的类型.astype()方法import pandas as pd
df['列名'] = df['列名'].astype(np.int64)更改Series中的类型,同样使用.astype()
在读取的时候更改pd.read_csv("data", dtype = {"colname" : float})删除pandas DataFrame的某一/几列： 方
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2024-01-03 15:24:30
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python 小白第一次写数据处理,如有问题请随时指出:
原创
2020-09-21 10:36:20
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t={ "age": [18, 30, np.nan, 40, np.nan, 30], "city": ["BeiJing", "ShangHai", "GuangZhou", "ShenZhen", 'BeiJing', "ShangHai"], "sex": [None, "male", "f
原创
2022-06-07 23:41:17
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pandas里面的用法相对非常灵活，经常会有一种需求可以采用多种方式实现的情况。为了方便查找与记忆，特此对pandas里面常见的一些用法1.选择指定列选择指定列是常见的需求，同样的实现方式也非常多。1.1 pd.read_csv常用的pd.read_csv方法，如果文件中包含有表头信息，可以直接读取指定列。pd.read_csv("file", header=0, usecols=['c1',
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2023-12-14 11:13:13
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pandas主要的两个数据结构是：series（相当于一行或一列数据结构和DataFrame（相当于多行多列的一个表格数据机构）。
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2018-11-22 18:51:00
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pandas实现筛选出指定列值所对应的行 按照列值筛选
原创
2024-05-23 00:55:04
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import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
data = {'某列': ['Hello', '123', '包含空格', '包含 汉字', 'OnlyLetters']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用正则表达式筛选包含空格或汉字的行
pattern = r'\s|[\u4e00-\u9fa5]' # 正则表达式匹配空格或汉字
fil
原创
2023-09-09 11:19:46
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python DataFrame 筛选方法数据一览
原创
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2022-10-03 23:28:05
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Pandas DataFrame 是一个表格，我们可以对DataFrame的列数据或者行数据进行筛选 选取 DataFrame 的列 选取单列 column = df["column_name"] column = df.loc[:,"column_name"] column = df.loc[:, ...
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2021-08-17 11:01:00
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数值筛选 一、使用【】 1. 单条件筛选 最大逾期天数小于10 due_days=10 last_loan_df=last_loan_df[last_loan_df['max_due_days']<=due_days] 2. 多条件筛选 或 last_loan_df=last_loan_df[(la
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2020-05-26 18:38:00
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数据筛选背景在处理数据时，我们可能希望从数据库里面筛选出符合特定条件的记录(个案或样本，不同的行业叫法不一样)，平常大家对Excel筛选很熟悉，比如从A字段(变量或特征)包含“团队”，B字段大于等于40，筛选出符合这两个条件的记录，如下图所示：
excel数据筛选
pandas处理正确代码#加载库
import pandas as pd
import nump
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2024-03-31 21:08:06
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如果你有一个Pandas DataFrame，你可以使用以下代码来筛选出值不为""的列：df = df.loc[:, (df != '').any(axis=0)]这段代码的工作原理是这样的：df != '' 会返回一个布尔DataFrame，其中True表示对应的元素不等于""。.any(axis=0) 会返回一个布尔Series，其中True表示对应的列中有至少一个True。df.loc[:,
原创
2024-01-17 15:30:27
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df =df.drop(columns=['A','B'])
原创
2023-05-18 17:08:20
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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。DataFrame 可以看作是一个表格，其中每一列都有一个名称
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 Pan
# Python 列筛选
## 导言
在进行数据分析和处理的过程中，我们经常需要对数据进行筛选和过滤。Python 提供了多种方法来实现这一目的，本文将介绍一些常用的方法和技巧，帮助读者更高效地使用 Python 进行列筛选。
## 列筛选方法
### 1. 使用列表推导式
列表推导式是一种简洁高效的方法，可以快速地生成新的列表。在列筛选中，我们可以使用列表推导式来实现筛选操作。
下面
原创
2023-09-05 15:12:19
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# Python筛选列的实现方法
## 引言
在数据处理和分析过程中，筛选列是一项常见但又非常重要的任务。Python作为一种流行的编程语言，在数据处理和分析领域也得到了广泛应用。本文将向初学者介绍如何使用Python实现筛选列的操作。
## 流程概述
在开始实现筛选列之前，我们需要明确整个流程。下面是实现筛选列的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一：导
原创
2023-11-08 05:54:20
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# Python筛选列的实现方法
## 概述
在Python中，筛选列是指从一个数据集或者表格中选择特定的列进行处理或者分析。本文将介绍如何使用Python实现筛选列的功能。我们会从整个流程的角度出发，逐步说明每一步需要做什么，并提供相应的代码示例和注释。
## 整体流程
下表展示了实现“Python筛选列”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 读
原创
2023-11-26 04:07:17
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文章目录
• 一、处理Excel文件数据，对其筛选后的数据保存到新的Excel
• 二、校验数据及保存新的Excel文件
一、处理Excel文件数据，对其筛选后的数据保存到新的Excel
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2023-07-06 19:28:10
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