时间:2021-05-22
如下所示:
# 选取等于某些值的行记录 用 == df.loc[df['column_name'] == some_value]# 选取某列是否是某一类型的数值 用 isindf.loc[df['column_name'].isin(some_values)]# 多种条件的选取 用 &df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)]# 选取不等于某些值的行记录 用 !=df.loc[df['column_name'] != some_value]# isin返回一系列的数值,如果要选择不符合这个条件的数值使用~df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)]以上这篇pandas 根据列的值选取所有行的示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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Pandas中根据列的值选取多行数据#选取等于某些值的行记录用==df.loc[df['column_name']==some_value]#选取某列是否是某一
用pandas中的DataFrame时选取行或列:importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSereis,D
用pandas中的DataFrame时选取行或列:importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSereis,D
在刚开始使用pandasDataFrame的时候,对于数据的选取,修改和切片经常困惑,这里总结了一些常用的操作。pandas主要提供了三种属性用来选取行/列数据
Pandas使用这些函数处理缺失值:isnull和notnull:检测是否是空值,可用于df和seriesdropna:丢弃、删除缺失值axis:删除行还是列,