panads 数据筛选 过滤

最新推荐文章于 2025-05-14 00:23:54 发布
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分类专栏： 数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/glittledream/article/details/86710727
本文介绍如何使用Python的pandas库从Excel文件中筛选特定条件的学生数据，包括年龄在18到30岁之间且成绩在85到100分之间的学生。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

有这样一数据集：

 筛选age 在18到30，score在85到100

import pandas as pd

students = pd.read_excel("C:/Users/Administrator/Desktop/Students.xlsx",index_col="ID")
students = students.loc[students.Age.apply(lambda a:18 <= a < 30)].loc[students.Score.apply(lambda s:85 <= s <= 100)]

 

Pandas进行数据过滤
Mr数据杨
08-16 170
方法是Pandas库中一个强大的工具，用于根据条件灵活地筛选数据。通过对列名、正则表达式或索引进行过滤，可以有效简化数据集，专注于关键信息。无论是在数据预处理阶段，还是在具体的数据分析中，熟练掌握数据过滤的技巧，都会让数据处理过程更加高效。这个教程介绍了的基本用法，并通过多个实际示例展示了如何在工作中应用这些方法。熟悉这些技巧后，可以更灵活地应对不同的数据过滤需求，提升数据处理的能力。
pandas之数据筛选（后附源数据供大家练习）
2302_80061155的博客
01-13 2292
本文讲述了数据筛选的六种方法，满足大家日常筛选所需数据的需要，还附有元数据文件供大家下载使用
深入理解Python数据分析利器——Pandas库详解（一）
小高~的博客
08-23 5568
Pandas是Python中专为数据操作和分析设计的开源库，提供了高性能的数据结构和丰富的数据操作工具。Pandas的主要目标是成为数据分析领域的高级工具，解决多种数据格式的处理需求。无论是表格数据（如SQL表或Excel表），还是多维数组、时间序列数据，Pandas都能轻松应对。Series：一维数组，包含数据和对应的索引。DataFrame：二维表格数据结构，既有行索引也有列索引，类似于电子表格或SQL表格。接下来，我们将通过具体代码示例详细介绍如何使用这两个数据结构以及Pandas的常见功能。
《利用python进行数据分析》读书笔记--第五章 pandas入门
weixin_34090562的博客
11-30 330
pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求： 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能 既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构 数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行 灵活处理缺失数据 合并及其他出现在常见数据库...
pandas
Lzj000lzj的博客
05-27 375
dataframe a b c 0 0 2 4 1 6 8 10 2 12 14 16 3 18 20 22 4 24 26 28 5 30 32 34 6 36 38 40 7 42 44 46 8 48 50 52 9 54 56 58 转换数据格式 df['ad_req_day']=(df['ad_req...
Pandas(1)
liupc的学习笔记
02-27 5438
上层目录 总目录 一、Pandas概述 1....
Python数据分析——pandas
m0_73991249的博客
11-08 3059
纯个人python的一个小回忆笔记，当时假期花两天学的python，确实时隔几个月快忘光了，为了应付作业才回忆起来，，适用于参考回忆。
精准筛选：Pandas数据筛选的高级指南
07-01
3. **强大的数据操作功能**：包括数据过滤、分组、聚合、合并、重塑等。 4. **时间序列分析**：Pandas提供了丰富的时间序列功能，包括时间戳的解析、时间区间的生成、频率转换等。 5. **缺失数据处理**：Pandas...
pandas数据处理基础之筛选指定行或者指定列的数据
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总结，pandas提供的这些筛选和操作功能，使得数据处理更加便捷，无论是简单的选择特定行或列，还是复杂的条件筛选，都能高效地完成。通过熟练掌握这些基础操作，数据分析者能够更好地对数据进行清洗、预处理和分析，...
Python Pandas 数据框的筛选范围指定
最新发布
Python编程之道的博客
05-14 1242
在数据分析和处理领域，Python 的 Pandas 库是一个强大的工具，而数据框（DataFrame）是 Pandas 中最常用的数据结构之一。数据框筛选范围指定的目的在于从大量的数据中提取出符合特定条件的数据子集，以便进行后续的分析、可视化或建模等操作。本文章的范围涵盖了 Pandas 数据框筛选范围指定的基本原理、常用方法、实际应用以及相关的技术细节。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍相关的核心概念和联系，包括数据框筛选范围指定的基本原理和架构；
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一文详解Pandas一、Pandas概述二、Pandas数据结构2.1 Series2.2 DataFrame数据结构二、数学与统计计算三、DataFrame的文件操作3.1 读取文件3.2 写入文件四、数据处理4.1 缺失值处理4.2 重复值处理 一、Pandas概述 Pandas是另外一个用于处理高级数据结构和数据分析的Python库，Pandas是基于Numpy构建的一种工具，，纳入了大量的模块和库一些标准数据模型，提高了Python处理大数据的性能。 特点： DataFrame是一种高效快速的数据
Python 教学 | 数据处理必备工具之 Pandas（基础篇）
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Pandas 的实用价值就凸显出来了，作为 Python 数据处理和数据分析中最重要的库（没有之一），它的功能非常强大，不仅可以用于数据处理，还可以对数据进行统计分析和可视化。
panads操作excel
个人博客，记录了本人学习的各种有趣的技术。
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pandas是基于Numpy创建的Python包，内置了大量标准函数，能够高效地解决数据分析数据处理和分析任务，pandas支持多种文件的操作，比如Excel，csv，json，txt 文件等，读取文件之后，就可以对数据进行各种清洗、分析操作了。
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一、基础 1、概述 Pandas 是一个开源的第三方 Python 库，从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来 Pandas 名字衍生自术语 “panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python 数据分析） Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具，它的目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具 Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析 Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的
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一、生成数据表 1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用： import numpy as np import pandas as pd 2、导入CSV或者xlsx文件： df = pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel(‘name.xlsx’)) 3、用pandas创建数据表： df = pd.DataFrame({“id”:[1001,1002,1003,
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### 关于 Pandas 数据筛选的练习题与示例 #### 示例代码 1: 使用布尔索引筛选数据 通过条件表达式实现数据筛选是一种常见的方法。下面是一个简单的例子，展示如何基于年龄大于等于30岁来筛选数据。 ```python import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [25, 35, 30, 40], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston'] }) # 筛选出年龄大于等于30岁的记录 filtered_df = df[df['Age'] >= 30] print(filtered_df) ``` 此代码片段展示了如何利用布尔索引来过滤满足特定条件的数据[^1]。 --- #### 示例代码 2: 多条件联合筛选 有时需要根据多个条件进行筛选，可以使用逻辑运算符 `&` 和 `|` 实现复杂查询。 ```python # 筛选年龄介于30到40之间且居住在芝加哥或休斯顿的人 condition_age = (df['Age'] >= 30) & (df['Age'] <= 40) condition_city = df['City'].isin(['Chicago', 'Houston']) result = df[condition_age & condition_city] print(result) ``` 这里演示了如何组合多个条件完成更精确的数据筛选操作[^1]。 --- #### 示例代码 3: 缺失值处理中的数据筛选 当存在缺失值时，可借助 `isna()` 方法找到含有缺失值的行；或者用 `notna()` 找到不含缺失值的部分。 ```python # 增加一些具有 NaN 的样本数据 df.loc[2, 'Age'] = None df.loc[3, 'City'] = None # 查找 Age 列中有缺失值的所有行 missing_age_rows = df[df['Age'].isna()] print(missing_age_rows) # 只保留 City 不为空的行 non_missing_city_rows = df[df['City'].notna()] print(non_missing_city_rows) ``` 上述脚本说明了针对含空缺字段的情况执行有效挑选的技术[^4]。 --- #### 学习资源推荐 对于希望深入掌握 Pandas 数据筛选技巧的学习者来说，《Python Data Science Handbook》是一份不可多得的好资料。它不仅涵盖了基础概念还提供了大量实战案例供读者模仿实践[^3]。 此外，在线平台如 Kaggle 提供丰富的教程以及竞赛项目可以帮助巩固所学技能并提升实际应用能力。
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