python dataframe逻辑取值

最新推荐文章于 2024-09-05 20:27:39 发布
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分类专栏： Python 笔记 文章标签： python
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我遇到的一个小需求，就是希望通过判断pandas dataframe中一列的值在两个条件范围（比如下面代码中所描述的逻辑，取小于u-3ε和大于u+3ε的值），然后取出dataframe中的所有符合条件的值，这个需求的解决与普通的iloc、loc、ix的方式不同，所以我想分享一下，希望可以帮到遇到这个困难的朋友们，下面是我的事例代码：

doc[~((doc.iloc[:,141:142]<(mean_value-3*std_value))&(doc.iloc[:,141:142]>(mean_value+3*std_value)))]

下面代码是去掉两端数据，保留中间数据

doc = doc[~((doc.iloc[:,141]>(mean_value+3*std_value))|(doc.iloc[:,141]<(mean_value-3*std_value)))]

data[(data.C>1)&(data.C<5)])

Python中的If条件语句学习
热情、奔放、快乐编程！
10-19 281
Python 条件语句跟其他语言基本一致的，都是通过一条或多条语句的执行结果（ True 或者 False ）来决定执行的代码块。Python 程序语言指定任何非 0 和非空（null）值为 True，0 或者 null 为 False。
对python dataframe逻辑取值的方法详解
09-19
今天小编就为大家分享一篇对python dataframe逻辑取值的方法详解，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同时满足两个条件_dataframe设置两个条件取值的实例
weixin_39689506的博客
11-24 3435
如下所示：>>> import pandas as pd>>> import numpy as np>>> from pandas import Series, DataFrame>>> df = DataFrame({'name':['a','a','b','b'],'classes':[1,2,3,4],'price':[11,22,33,44]})>>> dfclasses name pri...
python 对dataFrame 中空值的判断
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。
08-25 1562
【代码】python 对dataFrame 中空值的判断。
dataframe布尔索引赋值
weixin_45736572的博客
12-22 633
df_2.loc[df_2['TQMOD_VAR_TRQ_ACT_W']>1500,'TQMOD_VAR_TRQ_ACT_W']=df_2.loc[df_2['TQMOD_VAR_TRQ_ACT_W']>1500,'TQMOD_VAR_TRQ_ACT_W']-800
Pandas DataFrame的loc、iloc、ix和at/iat浅析
我是尘客哥
07-13 1274
1、loc：通过标签选取数据， 通过index和columns的值进行选取。loc方法有两个参数，按顺序控制行列选取。 #示例数据集 df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),columns=list('abc'),index=list('defg')) df Out[189]: a b c d 0 1 2 e 3 4 5 f 6 7 8 g 9 10 11 #直接索引行 df.loc['d'] Out[19
Python数据分析中DataFrame查询数据操作
m0_62008384的博客
06-07 1191
df[(df['区域'].isin(['望京租房','回龙观租房'])) & (df['朝向'].isin(['西南 东北','南 北'])) ]df_head['区县'] = ['朝阳区','朝阳区','西城区','昌平区','朝阳区'] # 传入列表长度和df长度必须一致。charset=utf8'区别，insert可以指定插入的位置编号， df['新列名'] = ’新值‘ 插入的新列在df的最后。df.rename(index = {'老值':'新值'},columns={'老值':'新值'})
python 实现rolling和apply函数的向下取值操作
12-17
在Python数据分析领域，`pandas`库是不可或缺的工具，其中`rolling`和`apply`函数结合使用可以实现丰富的统计分析。...通过自定义`apply`函数，我们可以实现任意复杂的数据处理逻辑，从而适应各种数据分析需求。
python做逻辑回归r2_利用python实现逻辑回归
weixin_36256978的博客
01-29 1369
逻辑回归处理因变量是分类变量的回归问题，主要用于两分类问题。两分类变量有1和0两个哑元值，其连接函数可定义为：把取值在[0,1]之间的p变换到线性表示 可能取得全体实数范围。如果 ,则 很显然，对于每个观测值我们预测的是 ，而不是第i个观测值的水平(比如是0还是1，‘yes’还是'no'，)，这时就需要一个阈值 ，使得当的估计大于时判定第i个观测值属于某一水平；否则，判定为另一水平。常设阈值=...
Python- 分区判断的写法及其5种优化方法
Zstarling的博客
02-08 1258
执行以上代码，分别使用了 pd.cut()，np.where()，np.select() 和 apply() 这些方法来统计 col1一列分组后的数据量，各方法的返回值 count1、count2、count3、count4 分别储存在 DataFrame 中。有存在随机的10000个数据，请用Python将判断每个数在哪个区间，并输出，区间分为，小于0，0到50,50到100,100 到1000，1000以上。是Python内置函数，可以用于在遍历一个可迭代的对象时，同时返回一个计数和相应的值。
【pandas】DataFrame获取数据
qq_41009483的博客
09-05 2753
当 dataframe 的列名称中有空格或其他特殊符号的时候，需要使用 反引号（backtick mark），即键盘ESC键下面的按键(就是键盘上第二排第一个按键，有‘~’这个符号的按键) 来将列名包裹起来。]] 等同于 df[[bool1,bool2,…（从0开始），从上到下第0行、第1行、第2行...，遵循左闭右开（包含开始不包含结束）原则。原则，df.loc[start_row_name:end_row_name:step]当需要在某列中筛选多个符合要求的值的时候，可以通过列表（list）来实现。
dataframe数据判断一行或一列中空值个数
圆圆子的博客
10-22 8893
python小知识记录 dataframe数据判断一行或一列中空值个数，主要是用.isnull()函数 import pandas as pd #数据读入 brca_geneExp = pd.read_csv("E:/datasets/TCGA/data/BRCA/BRCA.txt",sep="\t",index_col=0) #判断第一列为空值的个数，如果找非空值个数，则将True改为False sum(brca_geneExp.iloc[:,1].isnull() == True) #判断第一行为
3步轻松获取Pandas DataFrame任意单元格值
devid008的博客
05-26 1万+
在Pandas处理DataFrame数据的过程中，我们时常需要获取某个具体的单元格值进行操作。那么如何高效而灵活地从Pandas DataFrame中提取任意一个单元格的值呢?今天分享在Pandas DataFrame获取单元格值的3大方法.
Python中pandas的DataFrame取数操作
xkukeer的博客
04-27 1万+
一、Dataframe 取数操作 1、通过索引取数 1）取某行某列 例：取第一行第二列的数 data.iloc[0,1] 或 data.loc[0,‘value’] 2)取某行 例：取第一行的数 data.loc[0] 或 data.iloc[0] 取第一行和第二行的数 data.iloc[[0,1]] 或 data.loc[[0,1]] 3)取某列 例：取key列 data[‘key’] 取key列和value列 data[[‘key’,‘value’]] 2、掩码取数 1）取key为-3的值 data
dataframe按照条件选取行
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05-13 8万+
dataframe按照条件选取行
Python数据类型——逻辑值详解
晴空๓
05-17 7419
在上一篇博客：Python数据类型——数值型详解 中介绍了Python数据类型中数值型部分。本篇我们来一块学习一下Python数值类型的逻辑值与字符串部分。
python按条件读取内容
weixin_45503872的博客
04-08 1827
循环读取多个文件的并输出多个文件的：只实现到读取一个文件输出一个文件，因为数据量太大了 import pandas as pd import os import glob import codecs import os import glob import codecs import csv from collections import Counter file_name = [] data=[] data1=[] dd=[] dd1=[] keys=['countUnormal','...
Python的条件查询和提取
dltan
07-04 6667
读取数据 import pandas as pd data = pd.read_csv("C://Users//TD//Desktop//1.csv") 查看前5行 data.head() 查看后5行 data.tail() 查看指定的n行 data.head(n=2) data.tail(n=2) 查看数据字段名称、列名称 data.columns 提取指定行和列的数据 data.ilo...
python pandas loc 条件_对pandas中iloc,loc取数据差别及按条件取值的方法详解
weixin_35398720的博客
02-09 2048
Dataframe使用loc取某几行几列的数据：print(df.loc[0:4,['item_price_level','item_sales_level','item_collected_level','item_pv_level']])结果如下，取了index为0到4的五行四列数据。item_price_level item_sales_level item_collected_level ...
DataFrame取值
最新发布
01-22
### 获取 Pandas DataFrame 中的值 #### 使用 `loc` 和 `iloc` 为了访问特定位置的数据，可以使用基于标签的 `.loc[]` 或者基于整数位置的 `.iloc[]`。 ```python import pandas as pd data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'Age': [28, 34, 29, 42]} df = pd.DataFrame(data) print("通过 loc 访问第二行数据:") print(df.loc[1]) # 基于标签定位，这里指的是索引名为'1'的那一行[^1] print("\n通过 iloc 访问第三行数据:") print(df.iloc[2]) # 基于整数位置定位，即实际顺序中的第三个元素 ``` #### 单列或多列取值 如果只需要获取某一列或几列的内容，则可以直接指定列名作为参数传递给方括号操作符： ```python print("\n获取单列 Age 的所有记录:") age_series = df['Age'] print(age_series) print("\n获取多列 Name 和 Age 的所有记录:") name_age_df = df[['Name', 'Age']] print(name_age_df) ``` #### 条件筛选 对于更复杂的查询需求，比如根据某些条件来选取符合条件的行，可以通过布尔索引来实现。下面的例子展示了如何选出那些年龄超过三十岁的个体： ```python condition = df['Age'] > 30 filtered_df = df[condition] print("\n过滤后的结果 (Age>30):") print(filtered_df) ``` 当涉及到多个条件时，应该利用逻辑运算符 `&`(and), `|`(or)，并确保每个条件都包裹在圆括号内以保持优先级正确无误[^2]。 例如，在水果列表中查找既属于想要购买(`fruitsInclude`)又不属于要排除掉(`vegetablesExclude`)的商品，或者是宠物种类为狗的情况下的处理方式如下所示: ```python fruits_include = ["Apple", "Banana"] veggies_exclude = ["Carrot"] mask = ((df['Category'].isin(fruits_include)) & (~df['Type'].isin(veggies_exclude))) | (df['Pet'] == 'Dog') resulting_rows = df[mask] print(resulting_rows) ``` 此段代码实现了对DataFrame对象按照设定好的复合条件下进行有效检索的功能[^3]。
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