1. 查询 已知data： 查询概率等于0.4的所有行 问题所在：query后面只支持string形式的值，而"probability"==0.4返回的是一个bool类型，结果不是true就是false，所以需要进行如下操作，才可返回正确结果，正确操作如下 记录满足查找条件的行索引
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2019-03-24 09:48:00
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pandas提供了query语法，能用于复杂的操作，如过滤等import pandas as pddata = pd.re=
原创
2023-02-02 09:58:36
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大
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2022-06-02 07:14:33
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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
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import pandas as pd
import numpy as np
def main():
df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(-1, 2))
# # 可以, 根据index筛选行, 输出ser
# df_query = df.query(fr"{0}")
# # 可以, 根据index筛选行, 输出df
原创
2024-02-26 10:32:09
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一、说明Python数据科学生态环境的强大力量在Numpy和Pandas的基础之上，并通过直观的语法将基本操作转化为c语言：在Numpy里是向量化/广播运算，在pandas里是分组型的运算。虽然这些抽象功能可以简洁高效的解决很多问题，但是他们经常需要创建临时对象，这样会占用很大的计算时间和内存。Pandas为了解决性能问题，引入了eval()函数和query()函数，实现了直接运行C语言速度的操作
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2021-03-10 19:13:18
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
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2022-06-02 11:57:19
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1 简介利用pandas进行数据分析的过程，不仅仅是计算出结果那么简单，很多初学者喜欢在计算过程中创建一堆命名「随心所欲」的中间变量，一方面使得代码读起来费劲，另一方面越多的不必要的中间变量意味着越高的内存占用，越多的计算资源消耗。因此很多时候为了提升整个数据分析工作流的「执行效率」以及代码的「简洁性」，需要配合一些pandas中的高级特性。本文就将带大家学习如何在pandas中化繁为简，利用qu
原创
2021-01-20 10:08:05
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作者：阳哥Pandas 可以说是 在Python数据科学领域应用最为广泛的工具之一。Pandas是一种高效的数据处理库，它以 dat...
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2022-06-06 00:05:59
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本文主要介绍使用pandas.read_sql_query()一些示例demo代码。 原文地址：Python pandas.read_sql_query() 使用示例(demo)代码
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2022-06-02 07:14:06
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本文主要介绍使用pandas.read_sql_query()一些常用操作示例demo代码。 原文地址：Python pandas.read_sql_query()常用操作方法代码
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2022-06-02 07:13:38
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pandas queryhave the precedence of 优先于按位操作符 bitwise operatorsThe query() method uses a slightly modified Python syntax by default. For example, the & and | (bitwise) operators have the preced
原创
2023-07-07 08:28:22
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Pandas 可以说是 在Python数据科学领域应用最为广泛的工具之一。Pandas是一种高效的数据处理库，它以 dataframe 和 series 为基本数据类型，呈现出类似excel的二维数据。在数据处理过程中，咱们经常会用到数据筛选，Pandas 中提供了数据筛选的多种方法，这里，阳哥来给大家分享下 在Pandas中应用 query 函数来进行数据筛选。query 函数的一般用法如下：d
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2023-11-08 21:08:47
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# Python Query: Exploring Data with Python
Python is a powerful programming language that is widely used in data analysis and manipulation. With its rich ecosystem of libraries and tools, Python has
原创
2024-02-23 03:38:12
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本文实例讲述了python爬虫学习笔记之pyquery模块基本用法。分享给大家供大家参考，具体如下：相关内容：pyquery的介绍pyquery的使用安装模块导入模块解析对象初始化css选择器在选定元素之后的元素再选取元素的文本、属性等内容的获取pyquery执行DOM操作、css操作Dom操作CSS操作一个利用pyquery爬取豆瓣新书的例子首发时间：2018-03-09 21:26pyquer
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2023-10-09 13:00:20
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想要在查询时加入 查询的字段，需要用到 query（*****），query、query（） 二种不通的用法 前提：db、class TableName 都已配置
原创
2022-08-11 21:30:49
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python pandas python suds
原创
2021-12-23 15:13:51
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文章目录数据筛选 query 函数介绍常用方法通过数学表达式筛选通过变量筛选列表数据筛选多条件筛选列名称有空格的情况筛选后选取数据列 数据筛选 query 函数介绍query 函数的一般用法如下：df.query('expression')文中的代码是在 Jupyter Notebook 中运行的（也可以是其他 IDE），在开始之前，先创建一份数据，供后续使用：import pandas as
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2023-09-14 00:05:00
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1、安装 pip install pyquery2、官方文档： https://pythonhosted.org/pyquery/3、初始化（1）直接字符串 (pq 参数可以直接传入 HTML 代码，doc 现在就相当于 jQuery 里面的 $ 符号了)from pyquery import PyQuery as pq
doc = pq("<html></html&g
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2024-04-28 16:03:06
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