首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

基于多个条件仅保留Pandas Dataframe中的列

基础概念

Pandas 是一个强大的数据处理和分析库,其中的 DataFrame 是一种二维表格数据结构,类似于 Excel 表格。DataFrame 可以通过多种方式进行操作,包括选择、过滤、排序等。

相关优势

  • 灵活性:Pandas 提供了丰富的数据操作功能,可以轻松地进行数据清洗和处理。
  • 高效性:Pandas 底层使用 NumPy 数组,因此在处理大规模数据时具有较高的性能。
  • 易用性:Pandas 的 API 设计简洁直观,易于上手。

类型

在 Pandas 中,DataFrame 的列可以通过多种方式进行选择和过滤。基于多个条件仅保留 DataFrame 中的列属于数据过滤的一种。

应用场景

假设你有一个包含多个列的数据集,但你只需要其中的某些列,或者你需要根据某些条件过滤列。例如,你有一个包含用户信息的数据集,但你只需要用户的姓名和年龄,或者你只需要年龄大于 30 岁的用户的相关信息。

示例代码

以下是一个示例代码,展示如何基于多个条件仅保留 Pandas DataFrame 中的列:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 35, 30, 40],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 基于多个条件仅保留列
# 例如,仅保留年龄大于 30 岁的用户的姓名和年龄
filtered_df = df.loc[df['Age'] > 30, ['Name', 'Age']]

print(filtered_df)

解释

  1. 创建 DataFrame:首先,我们创建了一个包含姓名、年龄和城市的示例 DataFrame。
  2. 过滤列:使用 loc 方法,我们可以根据条件过滤行,并选择特定的列。在这个例子中,我们仅保留年龄大于 30 岁的用户的姓名和年龄。

参考链接

通过这种方式,你可以灵活地根据多个条件选择和过滤 DataFrame 中的列,从而进行高效的数据处理和分析。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • pythonpandasDataFrame对行和操作使用方法示例

    pandasDataFrame时选取行或: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w',使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格'w',使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格'w',返回DataFrame...类型,**注意**这种取法是有使用条件,只有当行索引不是数字索引时才可以使用,否则可以选用`data[-1:]`--返回DataFrame类型或`data.irow(-1)`--返回Series类型...(1) #返回DataFrame第一行 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名,且该也用不到,一般是索引被换掉后导致,有强迫症看着难受,这时候dataframe.drop...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame对行和操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandasDataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

    13.4K30

    Excel公式技巧:基于单列多个条件求和

    标签:Excel公式,SUMPRODUCT函数 基于条件求和通常使用SUMIF函数或者SUMIFS函数,特别是涉及到多条件求和时。然而,随着条件增多,公式将会变得很长,难以理解。...而使用SUMPRODUCT函数,可以判断同一多个条件且公式简洁。 如下图1所示示例。...*($C$2:$C$12)) 公式,使用加号(+)来连接条件,表明满足这两个条件之一。...也可以使用下面更简洁公式: =SUMPRODUCT(($A$2:$A$12="东区")*(($B$2:$B$12={"超市1","超市2"}))*($C$2:$C$12)) 公式,使用了花括号,允许在其中放置多个条件...,因此,如果需要满足条件更多的话,就可以通过逗号分隔符将它们放置在花括号,公式更简洁。

    4.6K20

    python数据科学系列:pandas入门详细教程

    pandas,python+data+analysis组合缩写,是python基于numpy和matplotlib第三方数据分析库,与后两者共同构成了python数据分析基础工具包,享有数分三剑客之名...自然毫无悬念 dataframe:无法访问单个元素,只能返回一、多或多行:单值或多值(多个列名组成列表)访问时按进行查询,单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....query,按dataframe执行条件查询,一般可用常规条件查询替代 ?...,可通过axis参数设置是按行删除还是按删除 替换,replace,非常强大功能,对series或dataframe每个元素执行按条件替换操作,还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...4 合并与拼接 pandas又一个重量级数据处理功能是对多个dataframe进行合并与拼接,对应SQL两个非常重要操作:union和join。

    13.9K20

    Python面试十问2

    此外,你可以通过传递参数来调整df.describe()行为,例如include参数可以设置为'all'来包含所有统计信息,或者设置为'O'来包含对象统计信息。...五、pandas索引操作 pandas⽀持四种类型多轴索引,它们是: Dataframe.[ ] 此函数称为索引运算符 Dataframe.loc[ ] : 此函数⽤于标签 Dataframe.iloc...[ ] : 此函数⽤于基于位置或整数 Dataframe.ix[] : 此函数⽤于基于标签和整数 panda set_index()是⼀种将列表、序列或dataframe设置为dataframe...七、apply() 函数使用方法 如果需要将函数应⽤到DataFrame每个数据元素,可以使⽤ apply() 函数以便将函数应⽤于给定dataframe每⼀⾏。...DataFrame索引值保留在附加DataFrame,设置ignore_index = True可以避免这种情况。

    8310

    整理了 25 个 Pandas 实用技巧,拿走不谢!

    按行从多个文件构建DataFrame 假设你数据集分化为多个文件,但是你需要将这些数据集读到一个DataFrame。 举例来说,我有一些关于股票小数聚集,每个数据集为单天CSV文件。...比如我们想要对该DataFrame进行过滤,我们只想显示genre为Action或者Drama或者Western电影,我们可以使用多个条件,以"or"符号分隔: ?...或者你想要舍弃那么缺失值占比超过10%,你可以给dropna()设置一个阈值: ? len(ufo)返回总行数,我们将它乘以0.9,以告诉pandas保留那些至少90%值不是缺失值。...如果我们想要划分一个字符串,但是保留其中一个结果呢?比如说,让我们以", "来划分location这一: ?...如果我们只想保留第0作为city name,我们需要选择那一并保存至DataFrame: ? 17.

    3.2K10

    【Python】这25个Pandas高频实用技巧,不得不服!

    按行从多个文件构建DataFrame 假设你数据集分化为多个文件,但是你需要将这些数据集读到一个DataFrame。 举例来说,我有一些关于股票小数聚集,每个数据集为单天CSV文件。...按多个文件构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。但是如果数据集中每个文件包含信息呢?...(thresh=len(ufo)*0.9, axis='columns').head() len(ufo)返回总行数,我们将它乘以0.9,以告诉pandas保留那些至少90%值不是缺失值。...DataFrame: df[['first', 'middle', 'last']] = df.name.str.split(' ', expand=True) df 如果我们想要划分一个字符串,但是保留其中一个结果呢...比如说,让我们以", "来划分location这一: df.location.str.split(', ', expand=True) 如果我们只想保留第0作为city name,我们需要选择那一并保存至

    6.6K50

    整理了25个Pandas实用技巧

    神奇是,pandas已经将第一作为索引了: ? 需要注意是,如果你想要你工作在未来可复制,那么read_clipboard()并不值得推荐。...比如我们想要对该DataFrame进行过滤,我们只想显示genre为Action或者Drama或者Western电影,我们可以使用多个条件,以"or"符号分隔: In [62]: movies[(movies.genre...或者你想要舍弃那么缺失值占比超过10%,你可以给dropna()设置一个阈值: ? len(ufo)返回总行数,我们将它乘以0.9,以告诉pandas保留那些至少90%值不是缺失值。...如果我们想要划分一个字符串,但是保留其中一个结果呢?比如说,让我们以", "来划分location这一: ?...如果我们只想保留第0作为city name,我们需要选择那一并保存至DataFrame: ? Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新示例DataFrame: ?

    2.8K40

    【呕心总结】python如何与mysql实现交互及常用sql语句

    ,我用pandas dataframe 结构。...情境B:python 脚本想从 mysql 拿到数据 如果已经存在某个表格,想要向该表格提交某条指令,需返回数据,我用pandasread_sql () ,返回数据类型是 pandas dataframe...返回该表格某个字段: SELECT column_name FROM table_name ; 返回该表格多个字段: SELECT column_name_1,column_name_3,column_name...返回符合条件数据个数: SELECT count(*) FROM table_name ; ? 变量B:条件是指,期望返回数据满足哪些条件。...最常用,就是对进行操作。每个具备:名称、属性、数值。 名称,需要留心不使用保留词。

    3K21

    整理了25个Pandas实用技巧(下)

    DataFrame进行过滤,我们只想显示genre为Action或者Drama或者Western电影,我们可以使用多个条件,以"or"符号分隔: In [62]: movies[(movies.genre...,以告诉pandas保留那些至少90%值不是缺失值。...我们将会使用str.split()函数,告诉它以空格进行分隔,并将结果扩展成一个DataFrame: 这三实际上可以通过一行代码保存至原来DataFrame: 如果我们想要划分一个字符串,但是保留其中一个结果呢...比如说,让我们以", "来划分location这一: 如果我们只想保留第0作为city name,我们需要选择那一并保存至DataFrame: Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新示例...DataFrame: 这里有两,第二包含了Python由整数元素组成列表。

    2.4K10

    如何漂亮打印Pandas DataFrames 和 Series

    默认情况下,当打印出DataFrame且具有相当多时,子集显示到标准输出。显示甚至可以多行打印出来。...显示一部分列(缺少第4和第5),而其余以多行方式打印。 ? 尽管输出仍可读取,但绝对不建议保留或将其打印在多行。...则输出将在多个“页面”回绕。...如何打印所有行 现在,如果您DataFrame包含行数超过一定数目,那么将显示一些记录(来自df头部和尾部): import pandas as pd import numpy as np...总结 在今天文章,我们讨论了Pandas一些显示选项,使您可以根据要显示内容以及可能使用显示器,漂亮地打印DataFrame。 熊猫带有一个设置系统,使用户可以调整和自定义显示功能。

    2.4K30

    Python处理Excel数据-pandas

    在计算机编程pandas是Python编程语言用于数据操纵和分析软件库。特别是,它提供操纵数值表格和时间序列数据结构和运算操作。...它名字衍生自术语“面板数据”(panel data),这是计量经济学数据集术语,它们包括了对同一个体多个时期上观测。...及DataFrame使用方式 三、数据排序与查询 1、排序 例1:按语文分数排序降序,数学升序,英语降序 例2:按索引进行排序 2、查询 单条件查询 多条件查询 使用数据区间范围进行查询...# 取列名为'x',格式为Dataframe c=data[['w','z']] # 取多时需要用Dataframe格式 data.loc['A']...# 至少保留两个非缺失值 data.strip() # 去除列表所有空格与换行符号 data.fillna(0) # 将空值填充

    3.9K60

    最全面的Pandas教程!没有之一!

    Pandas基于 NumPy 一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。...如果获取多个,那返回就是一个 DataFrame 类型: ? 向 DataFrame 里增加数据 创建一个时候,你需要先定义这个数据和索引。举个栗子,比如这个 DataFrame: ?...此外,你还可以制定多行和/或多,如上所示。 条件筛选 用括号 [] 方式,除了直接指定选中某些外,还能接收一个条件语句,然后筛选出符合条件行/。...你可以用逻辑运算符 &(与)和 |(或)来链接多个条件语句,以便一次应用多个筛选条件到当前 DataFrame 上。举个栗子,你可以用下面的方法筛选出同时满足 'W'>0 和'X'>1 行: ?...Pandas基于 NumPy 一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。

    25.9K64

    10个快速入门Query函数使用Pandas查询示例

    在开始之前,先快速回顾一下pandas -查询函数query。查询函数用于根据指定表达式提取记录,并返回一个新DataFrame。表达式是用字符串形式表示条件条件组合。...PANDAS DATAFRAME(.loc和.iloc)属性用于根据行和标签和索引提取数据集子集。因此,它并不具备查询灵活性。...而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧,但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错。...pandas query()函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集,这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号嵌套。...与数值类似可以在同一或不同列上使用多个条件,并且可以是数值和非数值列上条件组合。 除此以外, Pandas Query()还可以在查询表达式中使用数学计算。

    4.4K20

    10快速入门Query函数使用Pandas查询示例

    在开始之前,先快速回顾一下pandas -查询函数query。查询函数用于根据指定表达式提取记录,并返回一个新DataFrame。表达式是用字符串形式表示条件条件组合。...PANDAS DATAFRAME(.loc和.iloc)属性用于根据行和标签和索引提取数据集子集。因此,它并不具备查询灵活性。...而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧,但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错。...所以要过滤pandas DataFrame,需要做就是在查询函数中指定条件即可。 使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时,在Query()函数中表达式包含一个条件。...与数值类似可以在同一或不同列上使用多个条件,并且可以是数值和非数值列上条件组合。

    4.5K10

    Pandas版本较低,这个API实现不了咋办?

    问题描述:一个pandas dataframe数据结构存在一是集合类型(即包含多个子元素),需要将每个子元素展开为一行。这一场景运用pandasexplodeAPI将会非常好用,简单高效。...基于这一思路,可将问题拆解为两个子问题: 含有列表元素单列分为多转成多行 而这两个子问题在pandas丰富API其实都是比较简单,例如单列分为多,那么其实就是可直接用pd.Series...至此,实际上是完成了单列向多转换,其中由于每包含元素个数不同,展开后长度也不尽一致,pandas保留最长长度,并将其余填充为空值(正因为空值存在,所以原本整数类型自动变更为小数类型)。...在完成展开多基础上,下面要做就是转行,即将多信息转换逐行显示,这在SQL是非常经典问题,在pandas自然也有所考虑,所以就需要引出第二个API:stack!...至此,已经基本实现了预定功能,剩下就只需将双层索引复位到数据即可。当然,这里复位之后会增加两数据,除了原本需要外另一是多余需将其drop掉即可,当然还需完成列名变更。

    1.9K30
    领券