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 · 183 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。

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'})

Pandas数据筛选过滤（一）：基础过滤方法
Smilecoc的博客
09-16 1150
本文介绍了pandas中常用的数据筛选方法，包括行列过滤（loc和iloc函数）、条件过滤和函数过滤。文章还演示了单条件和多条件过滤的实现方式，并提供了示例数据集用于实践操作。
pandas中Series和DataFrame用法详解
cylz007的博客
06-12 1006
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。
【Pandas】2.4.布尔过滤和数据离散化分析
LouHerGetUp的博客
11-30 507
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 3242
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
热门推荐
qq_45055172的博客
01-12 1万+
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 1455
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。
Python 利用数据对比的布尔值对数据进行筛选
乐先生
07-17 2004
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.
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...
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
最新发布
m0_74893204的博客
11-17 1362
概述。
Pandas核心数据结构：Series与DataFrame详解
它是一个二维的表格型数据结构，具有行索引和列索引，形似 Excel 表格或 SQL 数据表。每一列可以拥有不同的数据类型，比如某一列是字符串（如姓名）、另一列是整数（如年龄）、再一列是浮点数（如薪资），这种异构...
pandas实现将dataframe满足某一条件的值选出
09-19
今天小编就为大家分享一篇pandas实现将dataframe满足某一条件的值选出，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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 2250
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 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...
weixin_39564605的博客
12-19 2046
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...
如何使用python对比两个dataframe 是否一致
weixin_45457522的博客
11-10 2187
对比数据集
Python数据分析摘要（1）- DataFrame数据定位，筛选和修改
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数据分析在社会和经济生活中扮演着越来越重要的角色。因此，我在接下的几篇blog中阐释比较常用的数据分析的代码，如有不妥，欢迎指正！ 数据分析第一个常用的库是pandas。 相比较numpy和matplotlib, 在产生相同效果的同时，pandas 体现出强大的API 功能，获取数据的途径更加便捷，所以备受推崇。 首先，我们来了解一下 pandas 中 DataFrame这个类的一些基本情况。DataFrame来源于R语言的data.frame类，因此自身功能多样。 其次，介绍一下DataFrame对象的数
Python学习记录(8)——series、dataframe基本操作
cigarrrr的博客
03-09 2451
Reindexing（重新索引） 重新索引可以按照指定的索引顺序排列数据，如果没有该索引则显示为NaN 例： obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c']) obj2 = obj.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) a -5.3 b 7.2 c 3.6 d 4.5 e NaN dtype: float64 处理时间序列这样的数据时，我们可能需要在reinde
Python之Pandas中Series、DataFrame实践
weixin_33928137的博客
01-06 581
Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。 1.2 Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。 2. pandas的...
Elasticsearch-索引操作
小城我家
11-23 331
创建索引库 Elasticsearch采用Rest风格API，因此其API就是一次http请求，你可以用任何工具发起http请求 PUT /索引名称 { "settings": { "属性名": "属性值" } } settings：就是索引库设置，其中可以定义索引库的各种属性 比如分片数 副本数 put /my-company-index { “acknowledged” : true, “shards_acknowledged” : true, “index” : “my-company-inde
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