【Python】：pandas反向索引反向选择

最新推荐文章于 2024-08-22 12:50:45 发布

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#python

本文深入探讨了Python pandas库中如何进行反向索引和反向选择数据。通过实例解析了`iloc`、`loc`及`[::-1]`等方法的使用，帮助读者理解如何在数据框中选取最后几行或者倒序操作数据。无论是在数据预处理还是数据分析过程中，这些技巧都将大大提高工作效率。

df.set_index([param.salesOrder, param.product], inplace=True)  # 销售订单，型号为主键
return_keys = df[df[param.prodVol] < 0].index.

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Pandas数据筛选：指定一个数据列的值等于某个特定值，并取反操作

qq_37934722的博客

05-02

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代码中，我们首先创建了一个数据框 df，并给定了数据列 column_a 和 column_b 的值。接着，我们通过 df[‘column_a’] == 3 来筛选出 column_a 等于 3 的所有数据行，再通过 ~(df[‘column_b’] > 7) 来取反筛选出 column_b 不大于 7 的所有数据行，最后用 & 连接两个条件即可。我们需要筛选出 column_a 等于某个特定值 value_a，并且 column_b 大于某一阈值 threshold_b 的所有数据行。

pandas基于单个数据列的指定内容筛选dataframe数据、如果一个数据列本身是布尔型可以基于该数据列筛选数据集（获取列中False值对应的数据行、使用反选符号~）

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11-27

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pandas基于单个数据列的内容判断筛选dataframe数据、筛选dataframe中指定数据列的内容小于指定值的数据行（也可以使用反选符号~反向筛选指定数据列内容大于等于指定内容的数据行）

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08-03

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【Python】详解pandas的isin索引和~反向索引

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python练习题之全选框全不选反选

airangrong6572的博客

07-13

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功能实现分为两大部分：第一body 部分，1，通过<li>无序列表标签实现选项的基本样式，通过input的checkbox标签实现里面的复选框功能。用到了标签的嵌套。然后选项的js方法含有选中和被选中的功能。 2，button按钮部分，通过<button>标签，里面绑定onclick事件，来触发选项标签的函数功能。第二，script部分。通过fo...

【Python】pandas：计算，统计，比较

yannan20190313的博客

08-06

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【Python】pandas：计算（算术运算，与其他行/列计算，函数（算术、累积、矩阵乘法dot），应用一个函数（apply,applymap,map），应用多个函数（transform,agg）,窗口函数（rolling,expanding,ewm）），统计（函数、交叉表crosstab），比较（函数,compare,equals），补充：combine，isin

Pandas多级索引Series

weixin_46180339的博客

04-11

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Pandas多级索引Series，在实践中，更直观的形式是通过层级索引（hierarchical indexing，也被称为多级索引，multi-indexing)配合多个有不同等级的一级索引一起使用，这样就可以将高维数组转换成类似一维Series和二维DataFrame对象的形式。

高阶Python：代码精进之路——单元习题，项目代码

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08-22

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Python 中没有变量声明，从理论上来说，是否能够有未初始化的数据?

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02-22

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time 模块，datetime 模块，timedelta 类的时间加减，时间处理基础

PYTHON_数据筛选

penny1218的博客

10-23

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#1.筛选行 data[(data['col1']>5) & (data['col1']<10)] data[data['col1']==1] data[data['col1'].isin([3,4])] data[~data['col1'].isin([3,4])] #反向筛选 data.loc['index1'] #按索引筛选行 data.iloc[0:5] #筛选前5行 #2.筛选列 data[['col1','col2']] data.iloc[:,0:2] #筛选前两列 da

pandas判断一个列中以某字母为开头的所有行

跑着跑着人就瘦了

10-11

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自定义一个条件判断然后得到一个mask, 根据mask判断.例如判断一个列中名称开头为'G'的所有行： mask = [ True if i[0] == 'G' else False for i in df.Team ]，然后df[mask]

Python 倒排索引

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倒排索引倒排索引（Inverted index），也常被称为反向索引，是一种索引方法，用来存储某个单词存在于哪些文档之中。是信息检索系统中最常用的数据结构。通过倒排索引，可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。主要完成以下三个功能： (1).建立索引：首先输入100行字符串，用于构建倒排索引，每行字符串由若干不含标点符号的、全部小写字母组成的单词构成，每个单词之间以空格

pandas筛选数据的20种方法

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以上只是 Pandas 筛选数据的部分常用方法，你可以根据实际需求组合使用这些方法，或者探索更多高级用法。

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华章IT官方博客

08-23

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大家好，我是东哥。本篇是pandas神操作系列的第 20 篇：pandas筛选数据的 8 个神操作。系列内容，请看????「pandas100个神操作」话题。日常用Python做数据分析最...

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pandas 选择数据与条件筛选iloc/loc/filt

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10-10

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列选择选择一列df['lable_title'] 选择多列df[['lable1','lable2']] [ 重要事项 ]:注意选择多个列时，多个label要用[]框起来。 DataFrame类似于一个二维数组，而二维数组的每一列可以看成一个一维数组，该一维数组在pandas中被称作Series。即DataFrame为一个二维数组，由一列一列的一维数组Series组成。使用df[‘label’]是从一个dataframe中选择返回的是一个Series，如果选择多行多列那么返回的就是一个dat

Pandas学习笔记（二）选择数据&设置值

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文章目录前言一、选择数据1.导入库&建表2.输出某列3.输出多行4.loc 根据标签选择数据5.iloc 根据位置选择数据6.ix() 混合选择7.布尔判断选择数据二、设置值1.导入库&建表2.根据loc&iloc设置值3.根据条件设置值4.根据行&列设置值5.添加Series序列前言　　本次主要介绍pandas中对于选择数据和设置的方法一、选择数据 1.导入库&建表 import numpy as np import pandas as pd da..

python：zip

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07-20

<think>首先，用户的问题是关于Python中zip函数的使用方法和示例。用户意图是了解zip相关的功能或使用方法，正如系统提示中提到的。我需要遵循系统级指令： - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。用户的问题直接是：“请问Python zip function usage and examples”，所以我需要提供zip函数的解释、用法和示例。参考站内引用： - 引用[1]: 解释了zip对象是惰性的，只在需要时执行。 - 其他引用（[2],[3],[4]）是关于Excel文件、上下文管理器和打包的，似乎不直接相关，所以我应该主要参考[1]，但也要确保回答基于可靠的Python知识。我的回答结构： 1. **介绍zip函数**：解释它是什么，用途。 2. **基本用法**：如何使用zip，包括语法。 3. **示例代码**：提供Python代码示例来展示zip的用法。 4. **关键点**：强调zip对象的惰性特性（基于引用[1]）。 5. **生成相关问题**：在最后添加相关问题。确保使用中文回答。生成相关问题：系统指令要求“生成相关问题”，所以我需要在回答结束时添加一个部分，列出相关问题。例如： §§相关问题§§ 1. ... 2. ... 3. ... 现在，构建内容： - **介绍**：zip函数用于将多个可迭代对象（如列表、元组）的元素配对成一个迭代器。它返回一个zip对象，该对象包含元组，每个元组包含来自每个输入可迭代对象的对应元素。 - **基本用法**：语法是`zip(*iterables)`。它可以接受任意数量的可迭代对象。 - **关键特性**：zip对象是惰性的，只有在迭代时（如转换为列表）才计算元素。这基于引用[1]。 - **示例**： - 示例1：两个列表配对。 - 示例2：不同长度的可迭代对象（zip会以最短的为准）。 - 示例3：使用zip解包。 - 示例4：结合其他函数如enumerate或list。 - **注意事项**：在Python 3中，zip返回迭代器；在Python 2中，它返回列表。用户可能使用Python 3，所以强调迭代器特性。代码示例：使用Python代码块来展示。系统指令没有指定代码格式，但示例中有代码块，所以我应该使用类似格式。引用标识：在回答中，当提到惰性特性时，自然地添加引用标识，如[^1]。最终结构： 1. 解释zip函数。 2. 展示用法和示例代码。 3. 讨论惰性特性（引用[1]）。 4. 添加相关问题。相关问题ideas： 1. zip函数如何处理不同长度的可迭代对象？ 2. 如何将zip对象转换为列表或其他数据结构？ 3. zip函数在数据处理中的实际应用场景？ 4. 与map或filter函数的比较？ 5. 如何在循环中使用zip？确保回答真实可靠：基于Python官方文档或可靠来源。</think>### Python zip函数的使用方法和示例 Python中的`zip`函数是一个内置函数，用于将多个可迭代对象（如列表、元组或字符串）的元素“配对”成一个迭代器。它返回一个`zip`对象，该对象包含多个元组，每个元组由输入可迭代对象的对应元素组成。`zip`函数在数据处理、循环迭代和函数式编程中非常有用，特别是在需要同时遍历多个序列时。下面我将逐步解释其用法、关键特性，并提供代码示例。 #### 1. zip函数的基本语法和用法 - **语法**：`zip(*iterables)` 其中，`*iterables`表示一个或多个可迭代对象（例如，`zip(list1, list2, list3)`）。 - **返回值**：一个`zip`对象（迭代器）。在Python 3中，`zip`返回一个惰性求值的迭代器，这意味着元素只在需要时计算（例如，当转换为列表或使用循环时）。这有助于节省内存，尤其对于大型数据集[^1]。 - **关键特性**： - `zip`对象本身不存储所有元素，而是按需生成元组。 - 如果输入的可迭代对象长度不同，`zip`会以最短的那个为准停止配对。 - 要查看结果，通常需要将`zip`对象转换为列表或使用循环迭代。 #### 2. 代码示例以下是几个常见的使用场景的Python代码示例。每个示例都展示了`zip`函数的实际应用，并附有解释。 **示例1: 基本配对两个列表** 此示例演示如何将两个列表的元素一一配对成元组。 ```python # 定义两个列表 names = ["Alice", "Bob", "Charlie"] ages = [25, 30, 35] # 使用zip配对 paired = zip(names, ages) # 将zip对象转换为列表以查看结果 print(list(paired)) # 输出: [('Alice', 25), ('Bob', 30), ('Charlie', 35)] ``` **示例2: 处理不同长度的可迭代对象** 当输入的可迭代对象长度不一致时，`zip`会以最短的为准。这里，一个列表有3个元素，另一个有2个。 ```python list1 = [1, 2, 3] list2 = ["a", "b"] # 配对后转换为列表 result = list(zip(list1, list2)) print(result) # 输出: [(1, 'a'), (2, 'b')] (第三个元素3被忽略) ``` **示例3: 在循环中使用zip进行迭代** `zip`常用于`for`循环中，同时遍历多个序列。这比手动索引更简洁。 ```python # 定义三个列表 fruits = ["apple", "banana", "cherry"] prices = [1.2, 0.8, 2.5] quantities = [10, 5, 8] # 使用zip在循环中配对 for fruit, price, qty in zip(fruits, prices, quantities): total = price * qty print(f"{fruit}: 总价 = {total:.2f}元") # 输出: # apple: 总价 = 12.00元 # banana: 总价 = 4.00元 # cherry: 总价 = 20.00元 ``` **示例4: 解压zip对象** `zip`对象可以“解压”回原始序列。使用`zip(*zipped)`可以将配对后的元组反向分离。 ```python # 先创建一个zip对象 data = [("x", 1), ("y", 2), ("z", 3)] zipped = zip(*data) # 解压 # 转换为列表查看 letters, numbers = list(zipped) print(letters) # 输出: ('x', 'y', 'z') print(numbers) # 输出: (1, 2, 3) ``` #### 3. 关键注意事项 - **惰性求值**：`zip`对象是惰性的，只有在迭代时（如转换为列表、使用`for`循环或`next()`函数）才计算元素。这提高了效率，但需注意：如果多次使用同一个`zip`对象，它可能被耗尽（因为迭代器只能遍历一次）[^1]。 - **Python版本差异**：在Python 2中，`zip`直接返回列表；在Python 3中，它返回迭代器，因此常需用`list()`转换。这符合现代Python的内存优化原则。 - **应用场景**：`zip`常用于数据转换（如CSV处理）、并行迭代或结合`map`/`filter`函数。例如，在数据处理库（如Pandas）中，`zip`可用于创建新列。 #### 4. 与相关函数的比较 - **`map`函数**：`map`应用一个函数到每个元素，而`zip`专注于配对元素。两者都返回迭代器，但用途不同。 - **`enumerate`函数**：`enumerate`为序列添加索引，常与`zip`结合使用（例如，`for i, (a, b) in enumerate(zip(list1, list2))`）。通过以上示例，您可以看到`zip`函数如何简化多序列操作。如果您有具体数据或场景，我可以提供更针对性的代码。