时间:2021-05-22
如下所示:
#-*-coding:utf8-*-import pandas as pd all_data=pd.read_csv("E:/协和问答系统/SenLiu/熵测试数据.csv")#获取某一列值为xx的行的候选列数据print(all_data)feature_data=all_data.iloc[:,[0,-1]][all_data[all_data.T.index[0]]=='青年']print(feature_data)实验结果如下:
"C:\Program Files\Anaconda3\python.exe" D:/pycharmprogram/learn/pandas_learn/learn_test.py 年龄 有工作 有自己的房子 信贷情况 类别0 青年 否 否 一般 否1 青年 否 否 好 否2 青年 是 否 好 是3 青年 是 是 一般 是4 青年 否 否 一般 否5 中年 否 否 一般 否6 中年 否 否 好 否7 中年 是 是 好 是8 中年 否 是 非常好 是9 中年 否 是 非常好 是10 老年 否 是 非常好 是11 老年 否 是 好 是12 老年 是 否 好 是13 老年 是 否 非常好 是14 老年 否 否 一般 否 年龄 类别0 青年 否1 青年 否2 青年 是3 青年 是4 青年 否 Process finished with exit code 0以上这篇对Python中DataFrame选择某列值为XX的行实例详解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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1.摘要dropna()方法,能够找到DataFrame类型数据的空值(缺失值),将空值所在的行/列删除后,将新的DataFrame作为返回值返回。2.函数详解
约定:importpandasaspdDataFrame对象的列和索引之间的转化我们常常需要将DataFrame对象中的某列或某几列作为索引,或者将索引转化为对
背景:dataFrame的数据,想对某一个列做逻辑处理,生成新的列,或覆盖原有列的值下面例子中的df均为pandas.DataFrame()的数据1、增加新列,
原始数据的DF:此时,我要选择列名isInfected为“手足口病”的样本行:总结:选择DataFrame里面某一列等于某个值的所有行,用一条命令即可解决即:d
python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列?考虑以下代码:>>>df=pd.DataFrame([[1,1,1,1]