pandas 过滤数据 ，布尔型数组索引Series, DataFrame

原创 已于 2023-12-12 13:52:52 修改 · 147 阅读 · 0 ·
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于 2023-12-02 19:46:07 首次发布
本文介绍了如何在Pandas库中使用`isin(values)`函数过滤Series或DataFrame中的数据，以例题LeetCode183为例，展示如何找出未在订单中出现的客户列表。

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

过滤Series中或DataFrame列中数据，在pandas中，可以用isin（values）函数。

  • isin(values) 用于基于其值是否在给定集合 values 中来过滤和选择行
  • 例题 leetcode183
  •    找出不点任何东西的顾客。

  • cus =  customers[~customers.id.isin(orders.customerId)][['name']].rename(columns={'name': 'Customers'})

python中DataFrame数据帧的筛选：使用布尔表达式返回是否引用序列
weixin_41855010的博客
02-12 2151
类似excel表格中的筛选功能，我们有些时候需要根据条件筛除部分不需要的数据，保留那些我们感兴趣的数据，一般都是数据条（item），对应表格中的某些行。pandas库中提供了方便的筛选指令来实现这个功能。 本质上，可以使用一些布尔表达式来表示删选的条件，比如data[‘column’]>100这样的值，或者data[‘column’].isin(condition_list)这样的is表达式...
python数据分析：介绍pandas库的数据类型Series和DataFrame
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kymppcds的博客
12-20 1036
DataFrame 是一个二维的表格数据结构，具有标记的轴（行和列）。创建的series结构，默认索引从0开始（像list的索引一样），但是可以指定索引。3）从Numpy 数组创建DataFrame并指定列名和索引​​​​​​​。举例：定义一个series结构数据，打印下上面方法获取的数据​​​​​​​。举例：定义一个series结构数据，打印删除NaN值后的数据​​​​​​​。举例：定义一个series结构数据，打印去重后的数据​​​​​​​。举例：读取csv文件内容，并转换为字典​​​​​​​。
【Pandas】2.4.布尔过滤和数据离散化分析
LouHerGetUp的博客
11-30 485
将数据大于零的置为1，小于零的置为-1。分成4类，从最小值到最大值区间平均划分。选取包含绝对值大于3的行。左闭右开，默认左开右闭。分成4类，样本个数等分。
pandas常见用法总结：数据筛选，过滤，插入，删除，排序，分组聚合等
bitcarmanlee的博客
01-10 3132
pandas里面的用法相对非常灵活，经常会有一种需求可以采用多种方式实现的情况。为了方便查找与记忆，特此对pandas里面常见的一些用法。
Pandas 选取、过滤、新增、对某一列进行操作
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qq_45055172的博客
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Pandas数据选取和过滤的方法总结，区别和注意事项，如何优雅地对某一列数据进行操作
python dataframe筛选
fmz2222的博客
05-08 1407
在介绍数据帧的数据结构时，引入了标签和位置的概念。同样，您可以使用布尔数组在行维和列维度中进行筛选。注意，上面提到的参数都是单个的，比如给出布尔数组匹配。但是，它不是基于标签，而是基于位置。因为选择了具有偶数索引值的行，所以选择了行。一个位置整数，比如五个位置整数数组，比如。列长度的布尔数组，以及上述四个中的一个。在该操作中，仅选择第三行和第二列。列复合条件过滤器，用于在行维度中使用。运算符全选，在行维度中单独选择第二列。这个布尔数组作用于行维度。标签为：的数据帧的列或行。列，最终得到上图中的结果集。
Pandas中Series和DataFrame的索引实现
09-19
DataFrame 是 Pandas 中的二维表格型数据结构，它由行（index）和列（columns）组成。DataFrame 的每一列都可以看作是一个 Series 对象，而每一行则是由各个列组成的 Series。 **示例代码：** ```python data = {'...
对pandas中两种数据类型Series和DataFrame的区别详解
09-19
Series支持多种操作，比如基于布尔数组进行过滤、标量乘法和应用数学函数。例如： ```python print(s2[s2 > 0]) # 输出大于0的值 print(s2 * 2) # 打印每个元素的两倍 ``` 此外，Series可以被视为一个定长的有序...
pandas中Series和DataFrame用法详解
cylz007的博客
06-12 933
Pandas是Python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，2009年底开源。Pandas的名字来源于“panel data”（面板数据）和“Python data analysis”（Python数据分析）。Pandas提供了大量函数和方法，用于高效地操作大型数据集，使Python成为强大而高效的数据分析环境。在Pandas库中，Series和DataFrame是两种核心的数据结构，它们为数据分析和处理提供了强大的支持。下面我将详细解释。
数据处理与统计分析——04-Pandas中Series的常用方法、属性、布尔索引、运算操作
m0_74893204的博客
11-17 1218
概述。
Python 利用数据对比的布尔值对数据进行筛选
乐先生
07-17 1968
我们在处理数据时，往往需要删除异常值，异常值有时并不是NAN或者是具体的数字，而是大于某个值的范围，这时，我们可以通过对比结果的布尔值对数据进行筛选； 以下，先通过图来说明筛选的重要性： 如果没有对数据进行筛选： 由于里面有很多异常值，所以我们关心的取值区间就会被异常值遮盖，我们需要的是小于2.5的数据，因此，我们通过筛选，得到的图为： 上述两张图所采用的数据是相同的，只不过对数据集通过布尔值进行了筛选，代码如下： df_sum=df_sum[df_sum[4]<=2.5] 灵感来自df[df.
python dataframe索引筛选_python-Pandas DataFrame：查找两列相等/相同的特定长度序列的索引值...
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12-19 2024
我有一个熊猫DataFrame,其定义如下：# -*- coding: utf-8 -*-import datetime as dtimport pandas as pddata = [[1, 1], [1, 1], [2, 2], [2, 2], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [4, 4],[4, 4], [5, 5], [5, 5]]df = pd.DataFrame(dat...
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小城我家
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m0_63953077的博客
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Python中pandas对Series与DataFrame对象的索引与切片详解
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