35_Pandas计算满足特定条件的元素的数量将说明在pandas.DataFrame和pandas.Series中，如何按行/列以及整体来计算满足特定条件的元素数。对以下内容进行具体的说明。满足特定条件的元素数量的计数流程计数pandas.DataFrame中的任何列多个条件的逻辑乘积（和），逻辑和（或）和否定（非） 具体的例子如下。通过指定数值条件进行计数通过指定字符串条件进行计数计算缺失值N
转载
2023-12-26 23:20:53
786阅读
pandas中对DataFrame筛选数据的方法有很多的，以后会后续进行补充，这里只整理遇到错误的情况。1.使用布尔型DataFrame对数据进行筛选使用一个条件对数据进行筛选，代码类似如下：num_red=flags[flags['red']==1]使用多个条件对数据进行筛选，代码类似如下：stripes_or_bars=flags[(flags['stripes']>=1) | (fla
转载
2024-01-27 21:50:41
85阅读
pandas是Python数据分析必备工具，它有强大的数据清洗能力，往往能用非常少的代码实现较复杂的数据处理今天，总结了pandas筛选数据的15个常用技巧，主要包括5个知识点：“比较运算： ==、<、>、>=、<=、!=范围运算： between(left,right)字符筛选: str.contains (pattern或字符串,na=False)逻辑运算： &
转载
2023-07-27 21:56:46
334阅读
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df["col1"] = range(4)
df["col2"] = list(range(2)) * 2
# 多条件 代替 if query
cond = '''
(col1 == 0 and col2 == 0) or \
(col1 == 1 and col2 == 1)
'''
res =
原创
2024-05-14 17:21:49
40阅读
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
在工作中我们经常会遇到删除某些不符合条件的数据，而且有时候是删除多条，在这里我提供一个简单的操作办法Question：删除有2个0以上的行（包含2个）先看下完整代码# 模拟数据
df = pd.DataFrame({'a':[1,0,2,1,3],'b':[0,2,1,0,1],'c':[0,2,1,0,0],'d':[1,2,0,0,0]})
# 统计数据
sums = (df == 0).as
转载
2023-07-14 16:53:29
568阅读
，我们即将学习的是：在pandas中基于范围条件进行表连接。表连接是我们日常...
转载
2023-07-15 09:08:58
123阅读
在把数据读入Python运行环境后，很多时候我们并不能直接对数据进行进一步的分析，而是要对数据进行必要的整理和清洗，使数据形态更加符合我们的分析需求。今天我们就先来看一下数据的行列筛选。首先我们调用Pandas程序包，把目标EXCEL文件读进来赋值给data并查看以下数据是否正常读入。import pandas as pddata=pd.read_excel('D:/temp/员工综合绩效分析.x
转载
2024-02-02 08:10:27
141阅读
To directly answer this question’s original title “How to delete rows from a pandas DataFrame based on a conditional expression” (which I understand is not necessarily the OP’s problem but could help
原创
2023-02-07 00:00:51
1762阅读
图片 删除作废发票及其所在行。 train2=pd.read_excel('1.xlsx',sheet_name='4')//读取内容 print(train2)//输出 企业代号 金额 税额 价税合计 发票状态0 E1 9401.71 1598.29 11000 有效发票1 E1 8170.94 ...
转载
2021-09-19 12:30:00
8700阅读
2评论
Python可以说是当今最酷的编程语言（多亏了机器学习和数据科学），但与最好的编程语言之一C相比，它的效率并不是很高。在开发机器学习模型时，很常见的情况是，我们需要根据从统计分析或上一次迭代的结果导出的硬编码规则，然后以编程方式更新。承认这一点并不羞耻：我一直在用Pandas apply编写代码，直到有一天我对嵌套非常厌烦，于是决定研究（又称Google）其他更可维护、更高效的方法演示数据集我们将
转载
2020-11-11 22:43:00
219阅读
2评论
作者：东哥起飞本篇是pandas100个骚操作系列的第 7 篇：一行 pandas 代码搞定 Excel “条件格式”！条件格式说实话，Excel的 “条件格式” 是东哥非常喜欢的功能之一，通过添加颜色条件可以让表格数据更加清晰的凸显出统计特性。有的朋友在想，这样的操作在python可能会很复杂。但其实一点不复杂，而且只需一行代码即可。为什么可以做到一行代码实现 “条件格式”？一是使用了
转载
2022-06-20 22:55:58
459阅读
有时需要根据条件，访问DataFrame中的数据。例如，找出电影数据集中，某个导演的电影： # 加载数据 movies_df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv", index_col="Title") movies_df.columns = ['rank', 'g
转载
2020-06-21 21:45:00
134阅读
本文主要介绍Python Pandas中多个条件过滤筛选DataFrame中数据的几种方法及相关示例代码。原文地址：Python Pandas DataFrame 多个条件过滤筛选数据的方法
转载
2022-06-09 00:09:45
2304阅读
我们说excel好用，在处理大型数据表格的时候，excel可以非常方便地进行筛选。那么pandas是否有类似的功能呢？答案是肯定的。下面介绍的几个操作，返回的类型都是dataframe，因此可以进行嵌套操作，非常方便。一、 选取几列组成新的dataframe： df = df[['A列列明', 'S列列明', 'H列列明']]二、选取某列'STATUS'里面 元素为"AC
转载
2023-12-11 11:23:08
400阅读
举例:创建一个新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 13 14 151:删除行1
转载
2024-08-23 20:48:56
843阅读
python pandas python suds
原创
2021-12-23 15:13:51
192阅读
df.loc[(df['A']=='a') & df['A']=='b') ] # 此处只能用&，用and会报错，此外也要用圆括号括起来 否则会报错
原创
2021-12-31 16:30:01
2928阅读
mooc学习笔记–python数据分析与展示5数据的排序1、.sort_in
原创
2022-06-17 14:28:21
43阅读
