pandas 筛选出满足条件的行并赋值

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于 2022-02-22 15:22:37 首次发布
本文介绍了如何使用Pandas库在Python中进行数据筛选。包括根据条件筛选（如月份数字大于5的过滤），设置多个条件的筛选（如月份数字在6到11之间），以及查找特定值（如筛选月份在特定列表中的数据）。这些操作对于数据预处理和分析至关重要。
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1.将属性filter_data的属性满足条件（month>5）的数据，赋值为0.

df["filter_data"].loc[df["Month"]>5] = 0

2.筛选多个条件：

df["filter_data"].loc[(df["Month"]
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Pandas数据处理的艺术：条件选择与赋值
m0_62153576的博客
10-15 32
本文介绍了如何使用Pandas的where方法实现条件数据筛选和赋值。通过示例数据框，演示了当two列值大于0时保留原值，否则取one列值的操作。where方法语法简洁，只需指定条件和替代值即可完成条件赋值，适用于各种规模的数据处理。这种方法是Pandas数据清洗和分析中的高效工具，能够简化条件逻辑的实现过程。
筛选符合条件的数据行（Python Pandas 数据框中基于条件的行选择）
m0_47037246的博客
04-25 3728
在处理数据的过程中，有时需要筛选出数据框中符合特定条件的行，以便对这些行进行进一步的处理或者分析。Python Pandas 库提供了多种方式来实现基于条件的行选择。除了使用 query() 方法外，也可以使用 Pandas 提供的 loc[] 方法来选择符合条件的行。接下来，我们可以使用 Pandas 提供的 query() 方法来选择符合条件的行。下面我们将演示如何使用 Pandas 实现基于条件的行选择，并提供相应的源代码。筛选符合条件的数据行（Python Pandas 数据框中基于条件的行选择）
Pandas 筛选数据的 8 个神操作
Python数据挖掘
04-24 1万+
日常用Python做数据分析最常用到的就是查询筛选了，按各种条件、各种维度以及组合挑出我们想要的数据，以方便我们分析挖掘。 今天我给大家总结了日常查询和筛选常用的种骚操作，供各位学习参考。本文采用sklearn的boston数据举例介绍。喜欢本文记得收藏、关注、点赞。 【注】完整代码、数据资料、文末提供技术交流群 from sklearn import datasets import pandas as pd boston = datasets.load_boston() df = pd.DataFram
Pandas条件筛选并赋值(案例)
puhuihui的博客
08-06 7047
过滤异常值（大于400或小于5000），将其变为空值 data.loc[(data[u'销量'] < 400) | (data[u'销量'] > 5000),'销量']= None 输入 日期 销量 0 2015-03-01 51.0 1 2015-02-28 2618.2 2 2015-02-27 2608.4 3 2015-02-26 2651.9 4 2015-02-25 3442.1 .. ...
Pandas 常用按照查询条件筛选数据
不忘初欣丶的博客
04-15 4591
python中按照条件筛选数据，包含单条件、多条件筛选等
pandas 进行数据筛选后再进行赋值操作 and（列类型转换）
热门推荐
a8131357leo的博客
03-14 2万+
原数据dataset在python里 可以通过dataframe.loc[rowindex=,colindex=] 给整列赋值df.loc[:,'index'] = list(range(6))但是对于筛选过后的数据则不可以整体赋值， 如果我只想为在b列中有值的record 写index 则会报错d = (df["b"].isna()==False).values #选出b列有值的行的list ...
pandas 选择满足特定条件的行
Janine_1991的博客
04-08 1万+
pandas 选择满足特定条件的行 建立example 的 pandas data frame： import pandas as pd dataframe=pd.DataFrame({"a":[1,2,3],"b":["aaa","bbb","ccc"]}) #选取 属性“a” 中 大于1的行： dataframe[dataframe.a>1] #选取 属性“a” 中 大于1的 “b”列 dataframe["b"][dataframe.a>1] #选取属性“b”在list 中 行 l
pandas.DataFrame 根据条件新建列并赋值的方法
09-20
本文将详细探讨如何在Pandas DataFrame中根据条件新建列并赋值，以满足特定的数据处理需求。 首先，让我们回顾一下给定的例子。在这个例子中，我们有一个包含城市、年份和人口信息的DataFrame，其内容如下： ```...
【Pandas】根据条件对指定列和行做数据提取
qq_35546148的博客
08-23 1170
先根据条件筛选出对应的行数据，再从获取到的数据中提取指定的字段。根据条件筛选了指定行数据后，提取需要的字段列，其余字段不展示（先提取行再提取列的原因在于：有的字段需要作为筛选条件，但我最终又不想让这个字段返回出来，故先以完整的列做筛选，再对提取后的行数据过滤列）因为pandas的loc和iloc只能根据表格的index索引和ABCD字段名索引过滤，所以我的方案是先获取所有字段列，过滤指定字段的时候拿到他们的下标，最后用iloc指定列索引去过滤。
Python pandas数据清洗，按条件赋值空字段
weixin_44714917的博客
04-18 1688
Python pandas按条件赋值空字段 一、找到空值，并查看空值规律 旅游数据中节省字段部分为空，考虑使用目的地的均值赋值给对应的空值；有北京到西安的旅程的节省为空，过程中需要： 1、找到节省字段为空的行列： import numpy as np import pandas as pd data[data['节省'].isnull()] 2、提取其中的目的地： data.loc[data['节省'].isnull(),['目的地']] 3、各个目的地及出发地的均值： round(data.group
Pandas中的loc筛选后赋值：loc[筛选条件][‘列名‘]、loc[筛选条件,‘列名‘]、loc[筛选条件,[‘列名‘]]之间的区别
qq_42492684的博客
09-01 2587
赋值时的区别
对pandas将dataframe中某列按照条件赋值的实例讲解
09-19
今天小编就为大家分享一篇对pandas将dataframe中某列按照条件赋值的实例讲解，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 Pandas中Dataframe对象，如何根据列值筛选满足条件的行，并且获得行的索引值
12-22
Python Pandas中Dataframe对象，如何根据列值筛选满足条件的行，并且返回列的索引值，我们举栗子说明一下： 1.先创建一个dataframe变量df： df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), #index = pd.date_range('20200301', periods=4), index = list('hjkl'), columns = list('ABCD')) df =df.append(df) df的样子如下
PY-pandas | 数据筛选与赋值
CY3761的博客
01-05 850
#%% # CY3761 | 2022-01-05 12:13 #%% # 套用模版后记住先执行-全部运行 #%% # 导入项 import numpy as np import pandas as pd #%% def printData(o): oItems = dict(dtype=None,dtypes=None,shape=None,size=None,index=None,columns=None) for (k,v) in oItems.items(): tr
Python pandas 数据筛选与赋值升级版详解
DataShare
08-15 952
数据筛选背景 在处理数据时，我们可能希望从数据库里面筛选出符合特定条件的记录(个案或样本，不同的行业叫法不一样)，平常大家对Excel筛选很熟悉，比如从A字段(变量或特征)包含“团队”，B字段大于等于40，筛选出符合这两个条件的记录，如下图所示： excel数据筛选 pandas处理 正确代码 #加载库 import pandas as pd import numpy as np ...
pandas plot label_数据科学| 手把手教你用 pandas 索引、汇总、处理缺失数据
weixin_39752941的博客
10-21 375
作者：Paul编者按： pandas提供了很多常用的数学和统计方法，本文中将用十分详细的例子来具体进行介绍；另外在许多数据分析工作中,缺失数据是经常发生的，将会具体介绍如何处理缺失数据。本文十分详细并实在低介绍了pandas处理数据的基本方法，十分建议各位对pandas学习感兴趣的同学下载代码亲自运行进行实际操作。pandas 索引对象pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数据（比如轴名称等...
pandas 筛选后对符合条件的数据另一个指标赋值
我愛红金龙的专栏
08-07 1万+
常见于我们对Y值进行赋值 eg: import pandas as pd from pandas import DataFrame ,Series A = Series(list('abc')).sample( 10, replace= True) B = Series(range(1,4)).sample(10, replace= True) #C = Series(range(1,1...
pandas选取符合条件的行_懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十四)：连续区域...
weixin_39616547的博客
11-22 467
此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd转发本文并私信我"python"，即可获得Python资料以及更多系列文章(持续更新的)经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas前言本系列上一节已经介绍了最简单的 shift 方法应用，这...
pandas 同时加条件筛选和赋值
m0_51230647的博客
09-29 3417
import pandas as pd import os os.chdir(r'C:\Users\Hans\Desktop\data_analysis\test_data') df = pd.read_csv('reslut.csv',encoding='gbk') df.head() 日期 收盘 开盘 高 低 百分比变化量 0 2018
python中按条件筛选并赋值详细说明
最新发布
03-13
<think>好的，我现在要解决用户在Python中根据条件筛选数据并赋值的需求。用户提到了Pandas库，所以首先我需要回忆Pandas中常用的数据筛选方法。根据之前的引用资料，用户可能已经了解了一些基本操作，比如使用query()方法和布尔索引。不过用户的问题是如何在筛选后赋值，所以需要重点考虑如何正确地进行条件筛选并修改数据。 首先，我应该回顾Pandas中布尔索引的使用。用户提到在引用[2]中，运算符优先级的问题可能导致筛选错误，比如位运算符&的优先级高于比较运算符，所以需要加括号。例如，data['A'] > 5 & data['B'] < 10这样的写法是错误的，应该写成(data['A'] > 5) & (data['B'] < 10)。这会导致筛选条件不正确，从而影响赋值结果。 接下来，赋值操作需要注意避免链式索引，以防止SettingWithCopyWarning警告。正确的做法是使用.loc方法，明确指定行和列的索引。例如，data.loc[条件, 列名] = 值。这样可以确保在原始DataFrame上进行修改，而不是在可能是一个视图的副本上操作。 然后，用户可能还关心如何结合多个条件，比如同时满足多个条件或者其中一个条件的情况。这时候需要使用逻辑运算符&和|，并且每个条件都要用括号括起来。此外，处理字符串条件时，可以使用.str.contains()方法，如data['列名'].str.contains('团队')，这在引用[2]的例子中也提到过。 另外，query()方法也是一个方便的工具，特别是当条件较复杂时，可以用字符串表达式来筛选数据。例如，df.query('年龄 > 20 and 成绩 < 90')，如引用[1]所示。不过，在赋值时可能需要结合其他方法，比如先筛选出符合条件的行，再对指定列赋值。 还需要考虑如何处理缺失值的情况。例如，在条件筛选中，NaN值可能导致布尔运算出现问题，可能需要使用.notna()或.fillna()等方法处理缺失数据后再筛选。 最后，我应该总结这些方法，并提供清晰的示例代码，帮助用户理解如何正确应用这些技巧。同时，提醒用户注意常见的错误，如运算符优先级和SettingWithCopyWarning，并给出解决方案。这样用户就能根据不同的场景选择合适的方法，正确高效地完成数据筛选和赋值操作。</think>在Python中，使用Pandas库按条件筛选数据并赋值是数据分析的常见操作。以下是具体方法和示例，结合引用资料中提到的注意事项： --- ### 方法一：使用布尔索引与`.loc[]` **核心规则**： 1. 多条件需用`&`（与）、`|`（或）连接，每个条件需用括号包裹 2. 使用`.loc[row_condition, column]`精准定位筛选范围 3. 避免链式操作以防止`SettingWithCopyWarning`警告[^2] **示例**：筛选A列包含"团队"且B列≥40的行，将C列赋值为"是" ```python import pandas as pd # 创建示例数据 data = pd.DataFrame({ 'A': ['研发团队', '销售部', '市场团队'], 'B': [35, 42, 38], 'C': ['否', '否', '否'] }) # 筛选并赋值 data.loc[(data['A'].str.contains('团队')) & (data['B'] >= 40), 'C'] = '是' ``` --- ### 方法二：`query()`筛选后赋值 **适用场景**：复杂条件表达式（类似SQL语法）[^1] **示例**：筛选年龄>20且成绩<90的学生，修改其状态 ```python df = pd.DataFrame({ '姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [18, 22, 25], '成绩': [95, 85, 88] }) # 筛选后赋值 df_filtered = df.query('年龄 > 20 and 成绩 < 90') df_filtered.loc[:, '状态'] = '待评估' # 注意单独赋值操作 ``` --- ### 方法三：`where()`反向筛选 **特点**：对不满足条件的值进行赋值 **示例**：将非研发部门的奖金设为0 ```python data['奖金'] = 5000 data['奖金'] = data['奖金'].where(data['部门'] == '研发部', 0) ``` --- ### 常见问题解决方案 1. **运算符优先级错误** ```python # 错误写法：data['A']>5 & data['B']<10 → 实际解析为 data['A'] > (5 & data['B']) <10 # 正确写法： (data['A'] > 5) & (data['B'] < 10) ``` 2. **避免链式索引** ```python # 错误写法：data[data['年龄']>20]['状态']='通过' → 引发警告 # 正确写法： data.loc[data['年龄']>20, '状态'] = '通过' ``` ---
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