python DataFrame 筛选方法数据一览
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2022-10-03 23:28:05
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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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pandas 拥有强大的数据清洗能力，可以极大的简化数据处理工作。 一、数据加载及EDA import os os.chdir(r'C:\Users\111\Desktop') # 加载数据 import pandas as pd df = pd.read_excel("超市运营数据模板.xlsx" ...
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2021-09-17 15:05:00
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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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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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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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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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t={ "age": [18, 30, np.nan, 40, np.nan, 30], "city": ["BeiJing", "ShangHai", "GuangZhou", "ShenZhen", 'BeiJing', "ShangHai"], "sex": [None, "male", "f
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2022-06-07 23:41:17
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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
前言 Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构：DataFrame 和 Series。 环境准
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2024-04-15 09:28:35
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据举例介绍。fromsklearnimportdatasetsimportpandasaspdbos...
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2023-06-18 17:45:37
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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
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2022-06-09 00:09:45
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数据筛选是处理数据的重要一步。源Excel文件Fancy_Indexing.xlsx： df = pd.read_excel(r'C:/Users/asus/Desktop/Python/Fancy_Indexing.xlsx') df 一、截断操作df.truncate() df.truncate ...
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2021-06-17 23:40:37
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今日鸡汤十年离乱后，长大一相逢。大家好，我是东哥。另外，最近收到出版社送的一本新书 《深入浅出pandas》，内容非常赞，目前已上架各商城。当然，东哥再给大家争取了5本，免费包邮送出去，参与方式见文末~日常用Python做数据分析最常用到的就是查询筛选了，按各种条件、各种维度以及组合挑出我们想要的数据，以方便我们分析挖掘。东哥总结了日常查询和筛选常用的种骚操作，供各位学习参考。本文采用s
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2023-04-27 10:54:34
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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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在数据处理、特征工程时，往往需要按照时间段来统计特征，例如计算间隔天数、最近一个月、最近3个月、最近半年、最近一年某用户的行为数据，那么如何计算筛选这些时间点呢？下面就来介绍一些常用的方法。首先，创建个模拟数据集。import pandas as pd
import datetime
df = pd.DataFrame({'sport':['青岛','哈尔滨','北京'],
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2024-01-21 05:52:09
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Pandas 数据筛选,去重结合group by 需求 今小伙伴有一个Excel表, 是部门里的小伙9月
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2022-08-22 13:38:47
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python 小白第一次写数据处理,如有问题请随时指出:
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2020-09-21 10:36:20
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