python pandas query loc查找行 条件查询 筛选行 字符串 列表
原创
2023-12-01 10:06:12
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创建df：>>> df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'), index=list('1234'))
>>> df
A B C D
1 0 1 2 3
2 4 5 6 7
3 8 9 10 11
4 12
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2023-11-10 20:57:00
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曾经在处理有关地铁人员数据的时候，遇到过两种格式的数据，当时确实把我给难住了。虽然最后解决了，但是方法不够优雅，一个是借助SQL来曲线救国，一个是使用纯Python逻辑。但是pandas作为一个非常优秀的第三方库，肯定提供了相应的解决方案，只不过当时在解决之后就没有之后了。然鹅最近这样的数据又碰到了，所以下定决心一定要使用pandas提供的方式解决，最后经过努力总算找到了解决的办法。先来看看当时是
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2023-08-27 18:44:50
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在python的DataFrame中，因为数据中可以有多个行和列。而且每行代表一个数据样本，我们可以将DataFrame看作数据表，那你知道如何按照数据表中的行遍历吗？本文介绍python中按行遍历Dataframe的三种方法：1、iterrows()方法；2、itertuples()方法；3、iteritems()方法。1、iterrows()方法按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(i
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2023-06-04 18:54:40
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# Python DataFrame查找行的指南
在数据分析过程中，Pandas库是Python中最受欢迎的工具之一。Pandas提供了DataFrame数据结构，使数据的操作和分析更加方便和快捷。在本文中，我们将深入探讨如何在Pandas DataFrame中查找特定的行，并附上相关的代码示例。
## 什么是DataFrame？
首先，我们来了解一下DataFrame是什么。DataFra
什么是 Python Pandas？创建了一个名为 Pandas 的 Python 库来分析和操作各种数据，包括时间序列、表格数据和多种数据集。pandas 可以处理各种格式的数据集，包括关系数据库表、Excel 文件、XML 文件、逗号分隔值 （CSV） 文件和 JavaScript 对象表示法 （JSON） 文件。Pandas 由 Wes McKinney 于 2008 年
如果您使用 Python 和 Pandas 进行数据分析，那么很快就会接触到循环。 然而，即使对于较小的 DataFames 来说，使用标准循环也是非常耗时的，对于较大的 DataFrames 来说，可能需要很长的时间。 当你第一次等待超过半个小时来执行代码时，那么本文是你所需要的。标准循环Datatrames 是 pandas 对象，具有行和列。 如果使用循环，您将遍
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2024-01-08 20:33:51
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我们在平常工作过程中，不知道大家有没有遇到过，要查找一个字符串中的某些特定字符出现的所有位置，那么如何快速找到它呢？小编今天就简答写下。 import re
text = “/User/lijian/Desktop/workspace/project/V501/name/”
searchContext = “/”
numList = [m.start() for m in re.finditer(
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2023-06-28 22:14:22
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目录索引Index创建索引设置索引重置索引分层索引MultiIndex创建分层索引应用分层索引分层索引切片取值聚合函数应用局部索引行索引层转换为列索引列索引实现分层交换层和层排序索引Index通过索引(Index)可以从 DataFame 中选择特定的行数和列数，这种选择数据的方式称为“子集选择”。在 Pandas 中，索引值也被称为标签（label），它在 Jupyter 笔记本中以粗体字进行显
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2023-09-22 10:02:32
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Pandas 四：查询数据0、读取数据1、使用单个label值查询数据2、使用值列表批量查询3、使用数值区间进行范围查询4、使用条件表达式查询5、调用函数查询 Pandas查询数据的几种方法df.loc方法，根据行、列的标签值查询 df.iloc方法，根据行、列的数字位置查询 df.where方法 df.query方法.loc既能查询，又能覆盖写入，强烈推荐！本文介绍的是Pandas使用df.l
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2023-12-15 05:07:31
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# Python查找Excel指定行的实现方法
## 1. 整体流程
在实现Python查找Excel指定行的功能之前，我们首先需要明确整个流程。下面是实现该功能的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 打开Excel文件 |
| 步骤2 | 选择指定的工作表 |
| 步骤3 | 遍历每一行数据 |
| 步骤4 | 判断该行数据是否满足条件 |
| 步
原创
2023-09-14 10:18:37
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Python中的查找方法find（）&rfind（）、index（）&rindex（）、count（）find() & rfind()str1 = 'hello world IT Python and Pythonxcc'
index = str1.find('hello') # 0
print(index)
# 从下标为4的位置开始查找字符串hello
print(st
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2023-05-26 10:42:23
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# Python正则表达式按行查找
正则表达式是一种强大的文本模式匹配工具，它可以用于查找、替换、验证和提取文本中的特定模式。在Python中，我们可以使用`re`模块来操作正则表达式。本文将介绍如何使用Python的正则表达式按行查找文本，并提供相应的代码示例。
## 什么是正则表达式？
正则表达式是一种用来描述和匹配文本模式的字符串。它由一系列的字符和特殊字符组成，可以用来定义规则和模式
原创
2023-10-02 04:37:53
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pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说，都不太好分清使用的场合与用途。今天就pandas官网中关于数据合并
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2023-07-06 14:14:08
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7.2 数据转换Pandas 另一类重要操作是过滤、清理以及其他的转换工作。7.2.1 移除重复数据 DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series，表示各行是否是重复行（前面出现过的行）。还有一个与此相关的drop_duplicates方法，它会返回一个DataFrame，重复的数组会标为False。【这两种方法默认会判断全部列，也可以指定部分列进行重复项判断。例如，只希
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2024-02-23 10:42:07
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楔子曾经在处理有关地铁人员数据的时候，遇到过两种格式的数据，当时确实把我给难住了。虽然最后解决了，但是方法不够优雅，一个是借助SQL来曲线救国，一个是使用纯Python逻辑。但是pandas作为一个非常优秀的第三方库，肯定提供了相应的解决方案，只不过当时在解决之后就没有之后了。然鹅最近这样的数据又碰到了，所以下定决心一定要使用pandas提供的方式解决，最后经过努力总算找到了解决的办法。先来看看当
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2024-02-05 00:25:48
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1.python 字符串通常有单引号（'...'）、双引号（"..."）、三引号（"""..."""）或（'''...'''）包围，三引号包含的字符串可由多行组成，一般可表示大段的叙述性字符串。在使用时基本没有差别，但双引号和三引号（"""..."""）中可以包含单引号，三引号 ('''...''')可以包含双引号，而不需要转义。
2.用（/）对特殊字符转义，如（/）、（'
本模块主要实现功能：参照excel表某列的内容，查找指定文件夹中的去掉后缀的文件名称是否存在。python 读取excel的package(excel read data)：xlrdimport xlrd
import os
from find_lack_file2 import folder_directory
# excel路径输入判断
def excel_directory(path):
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2023-12-25 12:46:49
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【Python茴香豆系列】之 PANDAS 如何遍历 DataFrame 的所有行用 Python 编程，使用不同的方法来完成同一个目标，有时候是一件很有意思的事情。这让我想起鲁迅笔下的孔乙己。孔乙己对于茴香豆的茴字的四种写法颇有研究。我不敢自比孔乙己，这里搜集一些 Python 的茴香豆，以飨各位码农。首先准备一个函数，用来生成用于测试的 DataFrame 。这个 DataFrame 有 3
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2023-10-04 17:00:28
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现有一个数据框pandas的dataframe:
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2023-05-31 22:58:02
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