pandas指定字段值筛选

最新推荐文章于 2024-08-19 08:30:08 发布
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分类专栏： BUG
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本文介绍了如何使用Pandas库在Python中进行数据筛选。首先，演示了如何通过`data.loc[]`表达式单独筛选某个字段。接着，重点讨论了如何选取同一个字段中的多个值，指出在进行多值筛选时，应理解其为逻辑或的关系，而不是逻辑与。这些技巧对于高效的数据分析至关重要。

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

一 单独的筛选某个字段

	data.loc[data["xxx"]==("xxx")]

二、统一个字段中选取多个值

如下： 错误了好久，因为选取多个是 或 的关系，不是并且
在这里插入图片描述
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python pandas筛选某列特征值
weixin_45903952的博客
05-17 3240
如想筛选某列值，该值在一个数组中，则需要用isin()来判定 import pandas as pd chengji=[[100,95,100,99],[90,98,99,100],[100,95,98,88],[99,98,97,87],[95,90,96,85],[94,94,93,91],[89,94,93,91]] data=pd.DataFrame(chengji,columns=['语文','类别','数学','政治']) print(data) # data1 = data[~(data.
python筛选包含特定值的行_使用pandas筛选出指定列值所对应的行
weixin_39843698的博客
12-06 9089
在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能：select * from table where column_name = some_value;pandas中获取数据的有以下几种方法：SRE实战 互联网时代守护先锋，助力企业售后服务体系运筹帷幄！一键直达领取阿里云限量特价优惠。布尔索引位置索引标签索引使用API假设数据如下:import pandas as pdimport nump...
pandas 根据条件筛选字段
glittledream的博客
04-02 2299
有时候需要根据某些条件筛选数据 input_data_input = input_data[input_data['类型']=='投产前'] 解释： input_data['类型']为条件字段，即根据该字段进行筛选 =='投产前' 为条件，如果为数值型 可以用 > < ...
[Pandas] 筛选出指定字段包含某个特定值的所有行
Hudas的博客
04-27 1217
本文主要讲解使用Pandas筛选出指定字段包含某个特定值的所有数据行
Python pandas 根据指定条件筛选数据
热门推荐
爱吃干脆面的小潘
03-16 7万+
1、构造dataframe import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=["sh","bj","sz","gz"],index=["one","two","three","four"]) 2、筛选出"sh"列大于5的数据 法一：直接筛选，适用于一些比较简单直接的筛选，这种方式方便快捷。 df[df["sh"]>5] 法二：函数筛选，适用于比较复杂的条件筛选，函
使用pandas筛选出指定列值所对应的行
weixin_41888257的博客
07-07 1029
参考： 使用pandas筛选出指定列值所对应的行
Pandas实现按列的指定值筛选行，再求指定列的和
qq_31937007的博客
01-18 3242
这里写自定义目录标题新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 新的改变 我们对Markdown编辑器进行...
pandas数据处理基础之筛选指定行或者指定列的数据
12-23
pandas主要的两个数据结构是：series（相当于一行或一列数据机构）和DataFrame（相当于多行多列的一个表格数据机构）。 本文为了方便理解会与excel或者sql操作行或列来进行联想类比 1.重新索引：reindex和ix 上一篇...
pandas 根据筛选条件对指定excel列进行筛选
fang_ye的博客
11-01 6522
pandas 根据筛选条件对指定excel列进行筛选导入需要筛选的excel和筛选条件要筛选的表格A思路结果 这两天老师要求筛选一下最近几年学院发表的文章，从图书馆那要了份数据量较大的excel，将该excel分成学生文章、老师文章两份excel，以第一作者为区分，B站学习法稍微补了补python操作excel，看到pandas就顺手用一下了……大佬勿喷，仅仅是稍微学了一下。 导入需要筛选的excel和筛选条件 import pandas as pd df = pd.read_excel('D:/py_p
pandas，根据某几列筛选出重复记录，is_unique与duplicated
jieru_liu的博客
06-26 4552
is_unique与duplicated，根据一列某几列筛选重复记录
【Python】进阶学习：pandas--如何根据指定条件筛选数据
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-02 4240
🔥进阶Pandas技能！🔥掌握条件筛选，轻松筛选数据！🎯通过示例和技巧，让你快速上手pandas的条件筛选功能！📚从基础到高级，一步步带你掌握筛选技巧！💡同时，还有最佳实践指导，让你的代码更加清晰高效！🌈最后，别忘了保持学习的热情，与我们一起共同进步！🤝#pandas筛选技巧# #条件筛选# #Python进阶学习
Pandas筛选数据的10种方法
python茶水实验室
07-28 2276
Pandas筛选数据的10种方法
Pandas查询选取数据
xiaoliu的博客
05-07 6952
一、Pandas查询数据的几种方法 1.df[]按行列选取，这种情况一次只能选取行或者列 2.df.loc方法，根据行、列的标签值查询 3.df.iloc方法，根据行、列的数字位置查询，根据索引定位 4.df.query方法 二、Pandas使用df.loc查询数据的方法 1.使用单个label值查询数据 2.使用值列表批量查询 3.使用数值区间进行范围查询 4.使用条件表达式查询 5.调用函数查询 注意 以上查询方法，既适用于行，也适用于列 三、df[] #np.random.rand(25):是用n
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：数据筛选的8个操作
joker_zsl的博客
08-23 5万+
文章来源于 公众号Python数据科学的文章pandas 筛选数据的 8 个骚操作，是个很不错的系列，感兴趣的同学可以移步去学习。 数据分析最常用到的就是查询筛选，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，这里总结了日常查询和筛选常用的操作。 本文采用sklearn的boston数据举例介绍。 from sklearn import datasets import pandas as pd boston = datasets.load_boston() df = p.
pandas筛选数据的20种方法
qq_36807888的博客
08-19 1210
以上只是 Pandas 筛选数据的部分常用方法，你可以根据实际需求组合使用这些方法，或者探索更多高级用法。
总结一下利用pandas进行条件筛选的几个方法
Matrix_cc的博客
09-18 2万+
首先创建一个表： df = pd.DataFrame({'A':[100, 100, 200, 300, 400], 'B':['a', 'a', 'c', 'd', 'e'], 'C':[3, 2, 1, 5, 4]}) 生成出来的表如下所示： 1）找出df中A列值为100的所有数据 df[df.A==100] 这里也可以是小于（<）、大于（>）、小于等于（<=）、大于等于（&gt..
pandas 筛选_pandas-高性能数据筛选-loc（全网最详细讲解，含代码实例）
weixin_39615257的博客
12-06 885
很多学习pandas的初学者对数据筛选一致无法掌握，最主要的原因有以下几点：就是习惯了excel和数据库中建立查询那种图形化的操作，而pandas中全部需要输入代码来筛选，方法多，很难掌握，今天带大家一起学习一下pandas中的高性能的数据筛选有哪些方法需要重点掌握的知识点：初步了解在pandas中的筛选方法，了解大概有几种，记住好用的方便的快速的就行行筛选列筛选序列和切片器的不同点如何添加条件筛...
pandas指定保留
最新发布
03-21
### Pandas中指定保留列的方法 在Pandas中，可以通过多种方式实现对特定列的保留操作。以下是几种常见方法及其具体实现： #### 使用 `groupby` 和 `agg` 方法 当使用 `groupby` 对数据分组时，默认会返回一个新的 DataFrame，其中仅包含用于聚合计算的结果列以及分组键。如果需要保留其他列，则可以利用 `agg` 函数并结合字典来定义每一列的操作逻辑[^4]。 ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'], 'B': [1, 2, 3, 4], 'C': [5, 6, 7, 8] }) result = df.groupby('A').agg({'B': 'sum', 'C': 'mean'}) print(result) ``` 上述代码中，我们指定了两列 `'B'` 和 `'C'` 的处理方式分别为求和与平均值运算，从而实现了部分列的保留。 #### 利用子集选取机制 另一种简单有效的方式来保留所需列就是直接通过索引来提取目标列形成新的子集。此法适用于不需要复杂统计汇总场景下快速筛选有用信息的情况。 ```python selected_columns_df = df[['A', 'B']] # 只保留'A','B'这两列 print(selected_columns_df) ``` 这里展示了如何从原始表格里挑选出感兴趣的几列组成新表结构。 #### 结合 drop_duplicates 去重功能 对于存在重复记录的数据集合来说，在执行去重之前先明确哪些字段组合能够唯一标识一条记录至关重要。此时可借助于 `drop_duplicates` 提供的相关参数完成既定任务的同时保持额外辅助属性不变[^1]。 ```python deduplicated_df = df.drop_duplicates(subset=['A'], keep='first') print(deduplicated_df) ``` 这段脚本说明了怎样基于单一维度（即"A"这一栏位）判定相似度进而剔除多余副本，并且默认保存首次出现实例之外还携带其余关联资料一并留存下来。 ### 注意事项 - 当运用 `groupby` 配置自定义聚集规则的时候，请务必确认所选函数兼容对应数值类别；否则可能会引发错误提示。 - 如果计划长期存储经过修改后的对象状态建议及时调用 reset_index() 来重建索引体系以便后续进一步加工分析不受影响。
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