Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行，可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行，可以使用isin。...没有括号 df['column_name'] >= A & df['column_name'] <= B 被解析为 df['column_name'] >= (A & df['column_name']...) <= B 以上就是Python DataFrame根据列值选择行的方法，希望对大家有所帮助。
下班路上看见网上有人问一个问题： oracle 10g以后count(*)和count(非空列)性能方面有什么区别？...首先，准备测试数据，11g库表bisal的id1列是主键(确保id1列为非空)，id2列包含空值， ?...前三个均为表数据总量，第四个SQL结果是99999，仅包含非空记录数据量，说明若使用count(允许空值的列)，则统计的是非空记录的总数，空值记录不会统计，这可能和业务上的用意不同。...总结： 11g下，通过实验结论，说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行的count()，而且会选择索引的FFS扫描方式，count(包含空值的列)这种方式一方面会使用全表扫描...，另一方面不会统计空值，因此有可能和业务上的需求就会有冲突，因此使用count统计总量的时候，要根据实际业务需求，来选择合适的方法，避免语义不同。
标签：Excel公式，INDEX函数，MATCH函数 有时候，工作表行中的数据可能并不在第1个单元格，而我们可能会要获得行中第一个非空单元格中的数据，如下图1所示。...在单元格H4中输入公式： =IFERROR(INDEX(C4:G4,0,MATCH("*",C4:G4,0)),"空") 然后向下拖拉复制公式至数据单元格末尾。...最后，IFERROR函数在找不到单元格时，指定返回的值。 这里没有使用很复杂的公式，也没有使用数组公式，只是使用了常用的INDEX函数和MATCH函数组合来解决。
一、前言 前几天在Python铂金交流群【逆光】问了一个Pandas数据处理的问题，问题如下：请问 合并excel的两列，为空的单元格被另一列有值的替换。...【Siris】：你是说c列是a列和b列的内容拼接起来是么 【逆光】：是 【Siris】：那你其实可以直接在excel里用CONCAT函数。 【不上班能干啥！】：只在excel里操作，速度基本没啥改变。...请大神帮我瞅瞅，我打印出来有这3列啊 【瑜亮老师】：初步看了一下你这里多了.loc 【逆光】：刚开始我没写，报错信息推荐我写 【瑜亮老师】：还有就是你后面，你是想让这三列分别是无忧，0和0对吧 【逆光】...我不写，就报这个错 【瑜亮老师】：有很多种写法，最简单的思路是分成3行代码。就是你要给哪一列全部赋值为相同的值，就写df['列名'] = '值'。不要加方括号，如果是数字，就不要加引号。...【瑜亮老师】：3列一起就是df.loc[:, ['列1', '列', '列3'']] = ["值", 0, 0] 【不上班能干啥！】：起始这行没有报错，只是警告，因为你这样操作会影响赋值前的变量。
self.tableWidget.selectRow(0) 方法可以选择指定行。 self.tableWidget.selectColumn(0) 方法可以选择指定列。...self.select_col2) self.radioButton_4.clicked.connect(self.select_col3) def select_col0(self): ''' 作用：选择指定列...''' self.tableWidget.selectColumn(0) def select_col1(self): ''' 作用：选择指定列 '...'' self.tableWidget.selectColumn(1) def select_col2(self): ''' 作用：选择指定列 '''...self.tableWidget.selectColumn(2) def select_col3(self): ''' 作用：选择指定列 ''' self.tableWidget.selectColumn
在获取数据时，可能会有一些数据无法得到，也可能数据本身就没有，造成了缺失值。对于这些缺失值，在获取数据时通常会用一些符号之类的数据来代替，如问号？，斜杠/，字母NA等。...如果一行(或列)数据中少于thresh个非空值(non-NA values)，则删除。也就是说，一行(或列)数据中至少要有thresh个非空值，否则删除。...subset: 删除空值时，只判断subset指定的列(或行)的子集，其他列(或行)中的空值忽略，不处理。当按行进行删除时，subset设置成列的子集，反之。...DataFrame的众数也是一个DataFrame数据，众数可能有多个(极限情况下，当数据中没有重复值时，众数就是原DataFrame本身)，所以用mode()函数求众数时取第一行用于填充就行了。...在进行数据填充时，可能填充之后还有空值，如用ffill 和 pad填充时，数据第一行就是空值。
也就是说，500意味着在调用数据帧时最多可以显示500列。 默认值仅为50。此外，如果想要扩展输显示的行数。...df.info()：提供数据摘要，包括索引数据类型，列数据类型，非空值和内存使用情况。 df.describe()：提供描述性统计数据。...df['Contour'].isnull().sum()：返回'Contour'列中的空值计数 df['pH'].notnull().sum()：返回“pH”列中非空值的计数 df['Depth']....unique()：返回'Depth'列中的唯一值 df.columns：返回所有列的名称 选择数据 列选择：如果只想选择一列，可以使用df['Group']....df.loc[0:4,['Contour']]：选择“Contour”列的0到4行。 df.iloc[:,2]：选择第二列的所有数据。 df.iloc[3,:]：选择第三行的所有数据。
在使用python进行数据分析时，如果数据集中出现缺失值、空值、异常值，那么数据清洗就是尤为重要的一步，本文将重点讲解如何利用python处理缺失值 创建数据 为了方便理解，我们先创建一组带有缺失值的简单数据用于讲解...可以看到一共有7行，但是有两列的非空值都不到7行 缺失值处理 一种常见的办法是用单词或符号填充缺少的值。例如，将丢失的数据替换为'*'。我们可以使用.fillna('*') 将所有缺失值替换为* ?...当然也可以针对某一列的缺失值进行填充，比如选择score列进行填充 ? 还有一种办法是将其替换为平均值。如果是数字，则可以包括均值；如果是字符串，则可以选择众数。...可以看到，score列本应该是数字，但是却出现两个并不是数字也不是nan的异常值，当我们使用data.isnull()函数时，可以看到只有一个空值。 ?...可以看到其他列的数据都很完美，只有notes列仅有5424行非空，意味着我们的数据集中超过120,000行在此列中具有空值。我们先考虑删除缺失值。 ?
为了使通过列名选择数据更容易，我们可以花一点时间来清理它们的名称。...如何处理缺失的值 在研究数据时，您很可能会遇到缺失值或null值，它们实际上是不存在值的占位符。最常见的是Python的None或NumPy的np.nan，在某些情况下它们的处理方式是不同的。...处理空值有两种选择: 去掉带有空值的行或列 用非空值替换空值，这种技术称为imputation 让我们计算数据集的每一列的空值总数。...可能会有这样的情况，删除每一行的空值会从数据集中删除太大的数据块，所以我们可以用另一个值来代替这个空值，通常是该列的平均值或中值。 让我们看看在revenue_millions列中输入缺失的值。...如果您还记得我们从零开始创建DataFrames时，dict的键最后是列名。现在，当我们选择DataFrame的列时，我们使用方括号，就像访问Python字典一样。
主键是表中一列或一组列，其值用于唯一标识每个记录。主键约束的作用是确保表中的每条记录都具有唯一的主键值，同时不允许主键列包含空值（NULL）。主键约束通常在创建表时定义，可以在一个或多个列上应用。...2.5 默认约束 默认约束（Default Constraint）是一种用于为列指定默认值的约束。当插入新记录时，如果没有提供该列的值，则将使用默认值。...如果插入数据时没有为该列指定值，数据库系统将使用默认值。...2.6 非空约束 非空约束（NOT NULL Constraint）是一种用于确保列中的数据不为空的约束。在定义表结构时，可以通过应用非空约束来防止在插入或更新记录时将空值（NULL）插入到特定列中。...这意味着在插入或更新记录时，必须为这两列提供非空的值。 如果需要在已存在的表上添加非空约束，可以使用 ALTER TABLE 语句。
条形图 条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。...它为每一列提供颜色填充。有数据时，绘图以灰色（或您选择的颜色）显示，没有数据时，绘图以白色显示。...绘图的右侧是一个迷你图，范围从左侧的0到右侧数据框中的总列数。上图为特写镜头。当一行的每列中都有一个值时，该行将位于最右边的位置。当该行中缺少的值开始增加时，该行将向左移动。...接近负1的值表示一列中存在空值与另一列中存在空值是反相关的。换句话说，当一列中存在空值时，另一列中存在数据值，反之亦然。 接近0的值表示一列中的空值与另一列中的空值之间几乎没有关系。...这可以通过使用missingno库和一系列可视化来实现，以了解有多少缺失数据存在、发生在哪里，以及不同数据列之间缺失值的发生是如何关联的。
非空约束和检查约束则主要用于保证数据的准确性。非空约束规定字段的值不能为空，在创建表时，如果将某个字段定义为非空约束，那么在插入或更新数据时，必须为该字段提供一个具体的值，否则操作将被拒绝。...它确保表中的每一行都具有唯一的标识符，这个标识符由一个或多个字段组成，这些字段的值在表中必须是唯一且非空的。...2.2.4 非空约束（NOT NULL） 非空约束是一种用于确保列中的值不为空的约束。当为某个列定义了非空约束后，在插入或更新数据时，必须为该列提供一个非空的值，否则操作将触发非空约束错误。...当在插入新记录时，如果没有为该列指定具体的值，数据库将自动使用默认值填充该列。...列中没有重复值和空值，否则添加主键约束的操作将失败。
在设置字段的检查约束时要根据实际情况设置，这样能够减少无效数据的输入。 默认值约束 默认约束规定了在未提供值时，某一列应采用的默认值。...非空约束 指定某列的值不为空，在插入数据的时候必须非空。 例如，在学生信息表中，如果不添加学生姓名，那么这条记录是没有用的。...指定自增长功能通常用于逻辑主键列，该列没有任何物理意义，仅仅为了标识每一行。MySQl 使用 AUTO_INCREMENT 设置自增长。...主键是用于唯一标识表中每一行的一个或多个列的组合。这些列的值必须唯一且不为空。 index_option：这是可选的部分，用于指定主键索引的选项。...COLUMN col_name SET DEFAULT new_default_value; 修改非空约束 如果要修改非空约束，可以将列从允许为空更改为不允许为空，或者从不允许为空更改为允许为空。
create table选项 指定列选项：default 当插入一个新行到表中并且没有给该列明确赋值时，如果定义了列的默认值，将自动得到默认值 ；如果没有，则为null。...约束也可以防止一个表被删除 MySQL的约束保存在information_schema.table_constraints中，可以通过该表查询约束信息 常见的约束类型 not null非空，指定某列不为空...（注意区分空和空格的关系） unique：唯一约束，指定某列和几列组合的数据不能重复 primary key:主键约束，指定某列的数据不能重复，唯一 foreign key:外键，指定该列记录属于主表中的一条记录...null值，不允许有重复值 每个表最多只允许一个主键，可定义联合主键，主键名总是PRIMARY 联合主键 用几个列来进行唯一标识一行 constraint pk_id_name primary_key...SET可以选择多个值 AUTO_INCREMENT 自增 缺点：当删除上一条时会在删除的上一条的基础上加1，不会覆盖原来删除的编号 列的数值自动增长，列的类型只能是整数类型 通常给主键添加自增长约束
【操作】 步骤一：选中数据区域→按下快捷键「F5」→点击「定位条件」→选择「空值」。 步骤二：填写填充的数字→点击「CTRL+回车」即可。...步骤二：在上图「序号」位置右键→点击「选择性粘贴」→点击「跳过空单元」→确认即可。 技巧六：快速插入行列求和 【背景】 在做数据汇总时，常用的方法是：sum函数＋公式拖拽。...这种方式固然没有问题，但不如快捷键的方式效率高，如下图。 【操作】 步骤一：如果同时需要对行/列求和，选中数据区域及延后一行/一列，点击「ALT+=」即可。...技巧八：快速删除空值行 【背景】 在做数据分析的时候，有时需要将有空值的行剔除掉，而如果一行行删除，效率会非常低，如下图。...【操作】 步骤一：选中数据区域→按下快捷键「F5」→点击「定位条件」→选择「空值」。 步骤二：右键空值位置→点击「删除-整行」即可。
你是否曾在在搜索语法时，因为打断了数据分析流而感到沮丧？为什么你在屡次查找后仍然不记得它？这是因为你还没有足够的练习来为它建立“肌肉记忆”。...：查看，删除和替换 3.1有多少行和列有空值？...isnull.sum() 选择在一列中不为空的数据，例如，“Metro”不为空。...Metro值为N/A的行 3.2为固定的一组列选择非空行 选择2000之后没有null的数据子集： 如果要在7月份选择数据，需要找到包含“-07”的列。...3.3 用空值对划分子集 选择我们希望拥有至少50个非NA值的行，但不限列： # Drop the rows where at least one columns is NAs. # Method 1:
Pandas 中的缺失数据 Pandas 处理缺失值的方式受到其对 NumPy 包的依赖性的限制，NumPy 包没有非浮点数据类型的 NA 值的内置概念。...默认情况下，dropna()将删除包含空值的所有行： df.dropna() 0 1 2 1 2.0 3.0 5 或者，你可以沿不同的轴删除 NA 值; axis = 1删除包含空值的所有列： df.dropna...这可以通过how或thresh参数来指定，这些参数能够精确控制允许通过的空值数量。 默认值是how ='any'，这样任何包含空值的行或列（取决于axis关键字）都将被删除。...你也可以指定how ='all'，它只会丢弃全部为空值的行/列： df[3] = np.nan df 0 1 2 3 0 1.0 NaN 2 NaN 1 2.0 3.0 5 NaN 2 NaN 4.0...列指定最小数量的非空值： df.dropna(axis='rows', thresh=3) 0 1 2 3 1 2.0 3.0 5 NaN 这里删除了第一行和最后一行，因为它们只包含两个非空值。
由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...Pandas的非空计算速度很快，9800万数据也只需要28.7秒。得到初步信息之后，可以对表中空列进行移除操作。...尝试了按列名依次计算获取非空列，和 DataFrame.dropna() 两种方式，时间分别为367.0秒和345.3秒，但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了，查了Pandas手册，原来不加参数的情况下...， dropna() 会移除所有包含空值的行。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万
说明：count(*) 会统计值为 NULL 的行，而 count(列名) 不会统计此列为 NULL 值的行。...从上述结果可以看出手机号一列的 10 条数据都是不同的，但查询的结果却为 8。 3.select 数据丢失 如果某列存在 NULL 值时，如果执行非等于查询（/!...5.增加了查询难度 当某列值中有 NULL 值时，在进行 NULL 值或者非 NULL 值的查询难度就增加了。...然后我们用 explain 来分析查询计划，看当 name 中有 NULL 值时是否会影响索引的选择。 explain 的执行结果如下图所示： ?...因此在最后提倡大家在创建表的时候尽量设置 is not null 的约束，如果某列确实没有值，可以设置空值（''）或 0 作为其默认值。 最后：大家还有因为 NULL 而造成的各种坑吗？
非空约束（Not Null Constraint） 定义：确保表中的某一列的值不为NULL。 特点：非空约束适用于那些必须有值的字段。...即使表中的其他列允许为NULL，也可以通过非空约束保证特定列的值不为NULL。...特点：默认值约束适用于那些在没有明确指定值时需要一个标准值的字段。...它们作用于单个列，并限制该列的取值范围、规则和限制。常见的列级约束包括： 非空约束（NOT NULL）： 定义：确保列的值不能为空。如果尝试插入或更新一个空值，则会抛出异常。...默认值约束（DEFAULT）： 定义：为列指定一个默认值。当插入记录时没有为该列提供值时，将使用默认值。
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