pandas按若干个列的组合条件筛选数据

Pandas 常用按照查询条件筛选数据 python中按照条件筛选数据,包含单条件、多条件筛选等 阅读详情

还是用图说话

A文件:

比如,我想筛选出“设计井别”、“投产井别”、“目前井别”三列数据都为11的数据,结果如下:

当然,这里的筛选条件可以根据用户需要自由调整,代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Nov 29 10:46:31 2017

@author: wq
"""

import pandas as pd

#input.csv是那个大文件,有很多很多行
df1 = pd.read_csv(u'input.csv', encoding='gbk')

#加encoding=‘gbk’是因为文件中存在中文,不加可能出现乱码

#这里的筛选条件可以根据用户需要进行修改

outfile = df1[(df1[u'设计井别']=='11') & (df1[u'投产井别']=='11') &(df1[u'目前井别']=='11')]

outfile.to_csv('outfile.csv', index=False, encoding='gbk')
有时我们也会有相反的一个需求,需要删除“设计井别”、“投产井别”、“目前井别”三列数据都为11的那些行,效果如下:

代码如下:

#input.csv是那个大文件,有很多很多行
df1 = pd.read_csv(u'input.csv', encoding='gbk')
df2 = pd.read_csv(u'outfile.csv', encoding='gbk')
#加encoding=‘gbk’是因为文件中存在中文,不加可能出现乱码
index = ~df1[u'汉字井号'].isin(df2[u'汉字井号'])
df4 = df1[index]
df4.to_csv('outfile1.csv', index=False, encoding='gbk')


Python:使用pandas对excel数据筛选选择 直接筛选#DataFrame索引使用[],#直接索引语法:df[]1.1 直接筛选,选择单列数据:df["列"]1.2直接筛选,选择多列数据:df[["列1","列2"]](注意:多嵌套列)1.3直接筛选,选择多行数据:df[2:4]按照位置选取连续的行(切片),前闭后开。 阅读详情

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pandas多个列的组合条件筛选数据

A文件: 比如,我想筛选出“设计井别”、“投产井别”、“目前井别”三列数据都为11的数据,结果如下: 当然,这里的筛选条件可以根据用户需要自由调整,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd #input.csv是那个大文件,有很多很多行 df1 = pd.read_csv(u'input.csv', encoding='gbk') ...

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