图解Pandas，where函数在数据筛选中的应用

最新推荐文章于 2025-09-30 17:10:33 发布
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#python #数据分析 #机器学习 #java

本文详细解析了Pandas库中常见的20多种数据筛选技巧，通过116张图表深入浅出地展示了各种操作，助你快速掌握数据清洗与分析技巧。
【Pandas数据处理100例】（七十五）：Pandas的where()函数使用方法
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11-30 1359
该函数和numpy中的where同样的用法，都可以按照条件来实现替换DataFrame中的值。cond：给定的条件，也可以是掩码矩阵other：要替换的值。
Pandas-如何正确使用条件判断语句
Python进阶专栏《爬虫实战进阶》，《Pyppeteer从入门到精通》原创作者
08-24 1358
在python语言中，一般都是使用if语句进行条件判断。那么，在pandas中，使用什么语句进行条件判断呢？pandas中用来做判断的方法是where函数，而python的if语句和pandas的where函数，最大的差别在于“where函数是矢量计算，并不需要像python中的if语句那样使用循环”。where函数的矢量计算，就类似于在excel表格中，使用单元格公式就可以自动作用于整列或整行。那么，对于pandas的where函数需要怎么使用，使用过程中又需要注意哪些地方？跟着笔者，直接往下看正文详细介
pandas-数据过滤
MicoOu的博客
01-08 888
目录1.df[condition]2.df.query() 导入数据 1.df[condition] 使用condition条件来进行过滤，实际上是通过判断True和False，返回布尔数组True的值来进行过滤。 2.df.query() expr：过滤表达式。 inplace：默认False，True即直接在原DataFrame上进行修改。 另外，在query方法中，如果要使用外面的定...
【Python】探索 Pandas 中的 where 方法：条件筛选的利器
哈哈哈哈哈哈哈
06-30 2474
where 方法用于基于一个布尔条件筛选 DataFrame 或 Series 中的元素。它保留满足条件的元素，对于不满足条件的元素，where 方法可以将其替换为指定的值（默认情况下为 NaN）。Pandas 的 where 方法是一个功能强大的工具，用于基于条件筛选和替换数据。它不仅可以帮助我们快速筛选满足特定条件的数据，还能灵活地处理不满足条件的数据。通过本文的介绍，希望你能在实际数据处理中更好地应用 where 方法，提高数据处理的效率和准确性。
【Pandas】深入解析Pandas中的统计汇总函数`where()`
qq_38614074的博客
06-23 1792
where()
pandas筛选条件
最新发布
10-26
引入：说明数据筛选在pandas中的重要性。 2. 详细介绍各种条件筛选方法，每种方法给出示例。 3. 总结。 由于引用[1]和[2]提供的信息有限，我们将主要基于pandas的常见用法进行说明，并在适当的地方引用它们。 ...
dataframe类型数据的遍历_pandas中遍历dataframe的每一个元素
weixin_39798943的博客
12-23 3872
假如有一个需求场景需要遍历一个csv或excel中的每一个元素，判断这个元素是否含有某个关键字那么可以用python的pandas库来实现。方法一：pandas的dataframe有一个很好用的函数applymap，它可以把某个函数应用到dataframe的每一个元素上，而且比常规的for循环去遍历每个元素要快很多。如下是相关代码：import pandas as pddata = [["str"...
机器学习在大数据中的应用：10个经典算法详解
AI云原生与云计算技术学院
09-30 730
本文的目标是帮助读者理解“机器学习如何解决大数据问题”，重点拆解10个经典算法的核心原理（用生活比喻讲清）、数学模型（用公式说透逻辑）、应用场景（电商/金融/医疗真实案例），并提供可运行的Python代码示例（附详细注释）。本文将按照“总-分-总”结构展开：先讲大数据与机器学习的关系→拆解10个经典算法（每个算法含原理、公式、场景、代码）→用电商用户分析实战串起多个算法→总结未来趋势与学习建议。机器学习是“从数据中找规律”的工具，大数据是“原材料”，两者是“搭档关系”。
数据背后的洞察：PFC 5.0绘图在财务分析中的应用
随后，重点解析了PFC 5.0绘图工具的技术特性和数据处理能力，结合实际应用案例展示了工具的强大功能。在实战演练部分，本文指导如何利用PFC 5.0构建财务分析仪表板，进行财务指标的可视化分析以及财务报告的自动化和...
Pandas数据处理三法：map、apply与applymap详解
在实际的数据清洗和转换过程中，我们常常需要对数据进行逐元素的映射、函数应用或批量操作。为此，Pandas提供了三种极为重要的高阶函数方法：`map`、`apply` 和 `applymap`。这三种方法虽然名称相似，但其使用场景、...
pandas中where函数的用法
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关于模块pandas.core.component.generic.generic.中的函数where的帮助。 where(self, cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='' raise', try_cast=False) 替换条件为False的值。 参数 con...
python中where函数_Python pandas.DataFrame.where函数方法的使用
weixin_39781323的博客
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DataFrame.where(cond,other=nan,inplace=False,axis=None,level=None,errors='raise',try_cast=False)[source]替换where条件为False的值。参数：cond：bool Series/DataFrame, array-like,或 callable当cond为True时，保持原始值。当为...
python pandas实现sql的where功能（二）
weixin_45144170的博客
05-16 605
sql中的where语句的功能非常丰富，常用关键包括 isnull，like，and，or等关键字，下面我们就来看看，如果是在pandas中该如何实现。 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') >>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') >>> df i
每日一书丨pandas 筛选数据的 8 个神操作
Piotr_ce的博客
01-04 3753
这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的入门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。
pandas按条件过滤_Pandas简单入门
weixin_39820997的博客
12-23 3176
本文作为Pandas入门及笔记用途！1.导入Pandas及数据表import pandas as pd df = pd.read_csv('uk_rain_2014.csv', header=0)2.更改列标签及查看前5行数据df.columns = ['water_year', 'rain_octsep', 'outflow_octsep', 'rain_decfeb', 'outflow_d...
python pandas实现sql的where功能（一）
weixin_45144170的博客
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sql中的where语句的功能非常丰富，常用关键包括 =，<>，>=，<=，>，<，in，not in，isnull，like，and，or等关键字，下面我们就来看看，如果是在pandas中该如何实现。 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') >>> df = pd.read_exce
pandas按条件过滤_pandas按若干个列的组合条件筛选数据的方法
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这篇文章主要介绍了关于pandas按若干个列的组合条件筛选数据的方法，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下还是用图说话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 10:4...
python pandas实现sql的where功能（三）
weixin_45144170的博客
05-17 853
sql中的where语句的功能非常丰富，常用关键包括in, not in等关键字，下面我们就来看看，如果是在pandas中该如何实现。 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') >>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') >>> df id name
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