[pandas] DataFrame 筛选多项条件

最新推荐文章于 2025-06-17 00:15:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-17 00:15:00 发布 · 688 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python

这篇博客介绍了如何利用Pandas库在Python中筛选DataFrame数据，特别是针对特定条件如'User_id'等于特定值且'Date'列为空的情况进行操作。

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

  • DataFrame 筛选多项条件

    some = all_data[(all_data['User_id'] == 1439408)  &  (all_data['Date'].isna())]
Python中使用pandas库对DataFrame进行数据筛选是一项常见的操作
DevScript的博客
09-05 640
本文将介绍如何根据指定列的特定值以及其他列的阈值对DataFrame进行筛选，并提供相应的源代码示例。通过以上代码，我们可以根据特定列的值和阈值对DataFrame进行筛选，并获取符合条件的数据行。首先，我们需要创建两个布尔条件：一个用于检查指定列的值是否等于某个固定值，另一个用于检查另外一列的值是否大于某个阈值。的DataFrame，其中包含多个列，我们想要根据其中两列的条件进行筛选。最后，我们可以打印筛选后的结果，或者对其进行进一步的处理。接下来，我们可以将这两个条件结合起来，并使用。
Pandas 根据条件修改DataFrame某列的值
weixin_43702834的博客
11-28 3166
根据条件修改DataFrame某列的值 吃完晚饭小憩，打开手机看到微信群一则这样的求助： 看样子是需要把某列包含‘博弈论’的值都替换成“博弈论”，但是上面的代码没有对df进行修改，查找对象还是原来的df。 闲着没事自己捣鼓了半天，发现有2种方法，感觉用apply方法更方便一点，特此记录一下： 首先定义一个类似的DataFrame,如下 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'event': ['博弈论1', '博弈论2', '博弈论3', '博弈论查找资料', '
dataFrame的多条件筛选
weixin_44916871的博客
05-07 2998
import pandas as pd data[(data.var1==1)&(data.var2>10])
Dataframe中的多条件筛选
char666的博客
09-02 3907
Dataframe中多条件column筛选: df[(df.c1==1) & (df.c2==1)] 注意小括号的使用，df.c1 = df[‘列名’]
【Python】dataFrame的多条件筛选
小猪课堂的博客
08-22 1万+
上代码： import pandas as pd data[(data.var1==1)&(data.var2>10]) 注意括号 注意&连接符 import pandas as pd data[(data[var1]==1)&(data[var2]>10])#也可以实现
数据分析 python对dataframe（excel）数据列进行单一字段筛选和多字段筛选
m0_64922572的博客
02-02 1828
2.2 isin函数：df[df[“column_name”].isin(li)] (# li = [20, 25, 27] 或 li = np.arange(20, 30))df.loc[df[“protein”]
Pandas教程：教你DataFrame数据的条件筛选——精选篇
qq_41314882的博客
12-08 9324
pandas是一个Python数据分析库，它提供了许多方便的函数和方法帮助我们处理数据。此外，pandas还可以与其他Python库集成使用，如NumPy、Matplotlib等，以进行更复杂的数据处理和可视化。pandas的主要功能包括
Pandas实战-筛选DataFrame
煉心的博客
03-07 2438
本文将主要介绍以下内容： 1. 针对内存使用优化数据集 2. 按单一条件筛选 3. 按多个条件筛选 4. 其它筛选方法 5. 处理重复项 在前面的文章中，我们练习了从DataFrame中选择单独的行，列和值。现在让我们探索如何基于一个或多个条件来筛选数据。 1. 针对内存使用优化数据集 和往常一样，让我们从导入pandas开始： In[1]: import pandas as pd 接下来让我们看看要使用的employee.csv测试数据集，它是公司虚构的员工集合。每条记录都...
pandas处理DataFrame的方法汇总06
qq_44133607的博客
05-20 2044
创建一个 DataFrame})print(df)# 自定义函数：计算范围# 使用 groupby 方法按 'Category' 列分组并应用自定义函数iat是 Pandas 提供的一个方法，用于通过整数位置快速访问和修改单个数据元素。适用于 DataFrame 和 Series，对单个标量值进行高效的读取和写入操作。与iloc不同，iat仅限于单个元素的操作，适合在需要快速访问或修改单个值的场景中使用。通过上述案例，我们可以看到iat的使用方法及其在实际数据操作中的应用。
【Pandas】pandas DataFrame nlargest
最新发布
weixin_39648905的博客
06-17 796
`pandas.DataFrame.nlargest(n, columns[, keep])` 是一个用于**选取 DataFrame 中某列或多列的前 n 个最大值对应的行**的方法。它常用于快速筛选出数据集中某些指标最大的记录。
【Pandas学习】多条件筛选DataFrame
MaoZhihang的博客
09-07 1万+
一、按列筛选 1、简单筛选 2、多条件筛选 二、按行筛选 三、多条件组合
pandas条件复合筛选（多条件、与、或）
黄钢的博客
03-08 3万+
pandas条件复合筛选（多条件、与、或） 数据分析工作中，Python第三方包pandas功能非常强大，其组合筛选功能比excel速度快很多。这里记录一下pandas的组合筛选功能。 或筛选 或筛选使用的符号是"|" 举个例子： import faker import pandas as pd # 生成假数据 fake = faker.Faker(locale='zh_CN') names = [] address = [] # province = [] city = [] job = [] for
pandas dataframe使用query进行多个条件快速筛选
呆萌的代Ma
10-11 1万+
对于dataframe格式的数据，使用多个筛选条件筛选时，建议使用query()： 使用query关键词不会产生新的空间开销，可以更加节省内存 在小样本下效率低于传统方法(比如q1_2)，但是在大样本下效率高于传统方法 案例 生成数据： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(1000, 3)), columns=['a', 'b', 'c']) 筛选条件：a列 &
pandas dataframe 的几种过滤数据的方法
jimmyleeee的专栏
05-15 2238
Pandas是一个用于数据科学的开源Python库。这个库在整个数据科学行业被广泛使用。它是一个快速和非常强大的python工具来执行数据分析。Pandas为我们提供了读取、过滤、检查、操作、分析和绘制数据的命令。它使用内置函数加载以各种文件格式存储的数据，如csv, json, text等，作为pandas数据框架结构。 本文主要是介绍几种过滤数据的方法。
Python DataFrame 多条件筛选 使用&
热门推荐
我愛红金龙的专栏
08-10 5万+
DF6 Out[42]: B C D 0 1 B 10.750 1 3 C 8.875 2 2 T 58.000 3 2 L 57.000 4 3 Y 46.000 DF6[(DF6.B>1) & (DF6.D > 10)] Out[45]: B C D 2 2 T 58.0 3 2 L 5...
DataFrame多条件筛选
weixin_36420750的博客
05-16 2万+
两种方法： 1.使用query()方法，也是自己最常用的方法，数据量大的时候较快，语法较为简单； 2.使用 df[(df.c1==1) & (df.c2==1)] 的格式，注意这里的()不能省略 ，虽然在Python条件判断中 >、<、== 的优先级要高于 and 和 or ，但是在DataFrame多条件运算中并不是这样。在这栽了两次了。 ...
【转载】使用Pandas对数据进行筛选和排序
aiqituo9030的博客
11-02 1万+
使用Pandas对数据进行筛选和排序 本文转载自：蓝鲸的网站分析笔记 原文链接：使用Pandas对数据进行筛选和排序 目录： sort() 对单列数据进行排序 对多列数据进行排序 获取金额最小前10项 获取金额最大前10项 Loc 单列数据筛选并排序 多列数据筛选并排序 按筛选条件求和(sumi...
DataFrame条件筛选完胜for+if，提速50倍
geniusle201的博客
10-26 1万+
DataFrame条件筛选完胜for+if，提速50倍任务描述：处理users(百万级)，shops(万级)这2个csv文件，根据shops里的userid找到相应user，计算匹配的shop和user经纬度差值，即(shop.lon-user.lon，shop.lat-user.lat)。考虑将其转化为dataframe，方便处理，即得到df_shops，df_users。优化前思路： ..
pandas dataframe取某一数据
04-30
这种方法适用于当您知道具体的筛选条件并希望返回对应列的一个或多个值时。 --- #### 方法二：通过 `iloc` 使用位置索引 如果您知道目标单元格的位置（行列索引），可以直接使用 `iloc` 来访问它[^4]。例如，要...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值