pandas通过list筛选行

最新推荐文章于 2024-08-19 08:30:08 发布
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分类专栏： pandas使用
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本文介绍了一种使用Python pandas库中的isin方法来从DataFrame中筛选出特定列表中元素的方法。通过一个具体的例子展示了如何查找列表中指定ID对应的节点，并将这些节点的数据作为新的DataFrame返回。

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有一个需求不知道大家有没有遇到过，一个list中存了很多个值，我们需要提取出在这个列表中出现的值的所有行，比如：
在这里插入图片描述
这张表中有node0_id和node1_id，如果我们有一部分id在一个列表中，查找到所有和这个列表中出现的值的列，可以用如下方法：
我现在有个list中有节点编号，
在这里插入图片描述
找出包含这些值的节点

df_node0_dead = df_close[df_close['node0_id'].isin(dead_node_list)]

用一个isin就可以了

pandas基于列表内容对dataframe数据行进行筛选（isin函数）实战：Filter DataFrame rows on a list of values
data+scenario+science+insight
11-08 590
pandas基于列表内容对dataframe数据行进行筛选（isin函数）实战：Filter DataFrame rows on a list of values 目录 pandas基于列表内容对dataframe数据行进行筛选（isin函数）实战：Filter DataFrame rows on a list of values #仿真数据 #基于isin函数筛选dataframe中特定列包含在列表中的数据行 #基于isin函数筛选dataframe中特定列包含在列表中的数据行（重置索引）
Python-pandas对excel筛选(分组)查询
weixin_42636075的博客
11-07 2651
【代码】Python-pandas对excel筛选(分组)查询。
【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 4204
🔥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
使用pandas筛选出指定列值所对应的行
mmqdm的博客
10-18 2907
数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：1、筛选出列值等于标量的行，用==该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value)，如找出列A中所有值等于foo。使用iloc方法，根据索引的位置来查找数据的。如何DataFrame的行列都是有标签的，那么使用loc方法就非常合适了。3、多种条件限制时使用&，&的优先级高于>=或<=，所以要注意括号的使用。方法在数据量大的时候，效率比常规的方法更高效。2、筛选出列值属于某个范围内的行，用isin。
【pandas】查找列表里面包含某些元素的行，列不固定
Learning from the mistakes
12-06 714
最近朋友咨询一下怎么查询包含某些元素的行，但列是不固定的，有的列多，有的列少，列名也是不固定的。思路其实就是构造列名，然后还是按列进行遍历求出行，如果有人有更直接的方法，可以让我学习一下哈。
pandas筛选数据的20种方法
qq_36807888的博客
08-19 1136
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。
对于list循环的筛选方法
qq_39892275的博客
12-29 411
业务需求：如果list对象中的id名字一样，筛选出对象中日期最大的那一个对象，方法采用了一个缓冲list，依次便利原来的中list对象，把他加到缓冲中，让便利中的每一个list和他之前的对象做比较，如果一样，替换就行了 ...
pandas条件组合筛选和按范围筛选的示例代码
09-18
例如，如果我们有一个包含`FAULT_CODE`的列表`fault_list`，并且我们想要筛选出`FAULT_CODE`列中值在这个列表中的所有记录，我们应该使用`record['FAULT_CODE'].isin(fault_list)`作为筛选条件。 这里需要注意的是...
对pandas通过索引提取dataframe的行方法详解
09-19
这里我们使用了 `isnull()` 方法来筛选出年龄为 NaN 的行，然后通过 `.index` 属性获取这些行的索引值，并最终将其转化为 list 格式方便后续使用。 #### 三、使用索引提取原始 DataFrame 的行 有了索引列表后，...
对比pandas列表list，pandas与numpy的常用函数
javaLUO189的博客
11-02 1584
1.append函数 1.1list：列表 list.append(obj) 在列表尾添加一个新的对象；该方法无返回值，但是会修改原列表 1.2pandas: 与list写法相同 仅支持行方向上的拼接 data.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False) → ’DataFrame’ Series.append(to_append, ignore_index=False, verify_integrity=Fal
python列表 元组索引，获取其中某一行 某一列的方式
沉醉于风中的博客
11-19 1万+
对于列表和元组，若想获取其中的一列，不能 使用下面的索引方式，这种只有数组才能用： # 给定一个列表和元组 a = [[1,2,3],[2,3,4],[5,8,9]] # 列表a b = ([1,2,3],[2,3,4],[5,8,9]) # 元组b 获取列表中第二列的索引错误使用方式： a[:,1] # 把这个里面的值认成了元组 报错： Traceback (most recent call last): File "/home/linux/anaconda3/lib/python3.8/si
python dataframe筛选列表的值转为list【常用】
Incroyable的博客
06-26 702
转载自博客园：逆向小白
【Python】数据分析+数据挖掘——探索Pandas中的数据筛选
知识虔诚的信徒，探索所有未知是信徒毕生的信仰
07-29 1万+
当涉及数据处理和分析时，Pandas是Python编程语言中最强大、灵活且广泛使用的工具之一。Pandas提供了丰富的功能和方法，使得数据的选择、筛选和处理变得简单而高效。在本博客中，我们将重点介绍Pandas中数据筛选的关键知识点，包括条件索引、逻辑操作符、`query()`方法以及其他一些常用技巧~
数据分析_python进行数据筛选1_行筛选
Monkey_wang_的博客
04-26 3412
以titanic的训练数据为例进行展示，为了简化取前十行为例 首先导入模块，导入数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv(r"C:\Users\admin\Desktop\train.csv") df = df.head(10) df.index=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','g'] 筛选单行 1.利用df[行索引：行索引]筛选出单行，这里的行索引可以是行索引的名称如df
pandas如何去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行？
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SCUT_Sam
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摘要在进行数据分析与清理中，我们可能常常需要在数据集中去掉某些异常值。具体来说，看看下面的例子。0.导入我们需要使用的包import pandas as pdpandas是很常用的数据分析，数据处理的包。anaconda已经有这个包了，纯净版python的可以自行pip安装。1.去掉某些具体值数据集df中，对于属性appPlatform（最后一列），我们想删除掉取值为2的那些样本。如何做？非常简单...
pandas 读取所有表头_Pandas 基础操作
weixin_39838758的博客
11-21 9558
pandas常用数据结构数据获取与保存数据筛选一、常用数据结构（pandas是基于numpy的）Series（序列）由一组数据以及一组与之对应的数据标签（即索引）组成可以通过pandas.Series来创建Series，每个Series可以看成式DataFrame的一个列a、创建一个序列import 注：上述参数中，index表示的是索引，必须与数据等长度，name代表对象名称b、series常用...
按照len长度过滤pandas中值为list类型的数据
ljp1919的专栏
12-07 1717
背景 pandas中对于值为list的数据，如果想要根据list的长度进行过滤，如何操作？ 方案 假设数据集： a b c 1 x y [x] 2 x z [c,d] 3 x t [e,f,g] 想要实现result_df = df[len(df['result'])>1] 这种功能。比如想要过滤到 字段 c 中长度>=2的数据，那么可以如下操作： result_df = df[df['c'].map(len) > 1]
python中 对列表 集合和字典 根据条件筛选出数据
学python全靠盲目自信的猪的博客
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案例 1 ：对列表中的数据进行筛选。 如 list1=[-1,2,-3,-4,-5,6,76,3,23,12] 在列表中过滤掉负数，只保留列表中的正数 使用列表解析式生成一个含有正数和负数的随机列表 （使用random中的randint方法） >>> from random import randint >>> list1=[randint(-10,1...
pandas筛选出表中满足另一个表所有条件的数据
qq_24499417的博客
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今天记录一下pandas筛选出一个表中满足另一个表中所有条件的数据。例如： list1 结构: 名字，ID，颜色，数量，类型。list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03']，['b',3,1,50,'11']] list2结构:名字，类型,颜色。list2 = [['a','03',255],['a'...
pandas 筛选指定行
最新发布
12-11
Pandas是一个强大的数据处理库，它允许你在Python中筛选DataFrame的特定行。你可以通过多种方式进行行选择： 1. **基于标签**：如果你有一个索引列（比如整数或字符串），可以使用`loc`或`iloc`方法。例如，`df.loc[label]`会选择索引为'label'的那一行，而`df.iloc[row_index]`则按位置选择。 ```python # 假设df是DataFrame row_to_select = 'some_label' selected_row = df.loc[row_to_select] ``` 2. **布尔索引**：创建一个布尔系列，其中True表示需要保留的行，False表示排除，然后传递给`.loc`或`.query`。例如： ```python condition = df['column_name'] == some_value # 判断某个条件是否满足 filtered_rows = df[condition] ``` 3. **筛选部分条件**：结合条件操作符和列名，如`df[df['column1'] > value & df['column2'] < another_value]`。 4. **筛选包含某元素的行**：`df[df['column'].isin(list_of_elements)]`用于选择包含列表中元素的行。
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