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

选择包含这两列的记录在pandas中的值为0

在pandas中,我们可以使用条件筛选来选择包含特定值的记录。要选择包含两列的记录值为0的记录,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'列1': [1, 2, 3, 4],
        '列2': [0, 0, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用条件筛选选择包含两列的记录值为0的记录
selected_rows = df[(df['列1'] == 0) & (df['列2'] == 0)]

# 打印筛选结果
print(selected_rows)

上述代码中,我们首先导入pandas库并创建一个示例DataFrame。然后,使用条件筛选选择包含两列的记录值为0的记录。在这个例子中,我们使用了两个条件:df['列1'] == 0df['列2'] == 0,并使用逻辑与运算符&将它们组合起来。最后,我们打印出筛选结果。

请注意,这只是一个示例代码,实际情况中,你需要根据你的数据和条件进行相应的调整。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

分析你的个人Netflix数据

为此,我们将使用df.drop()并传递两个参数: 我们要删除的列的列表 axis=1,指示pandas删除列 下面是它的样子: df = df.drop(['Profile Name', 'Attributes...将字符串转换为Pandas中的Datetime和Timedelta 我们两个时间相关列中的数据看起来确实正确,但是这些数据实际存储的格式是什么?...我们可以用df.dtypes快速获取数据框中每列的数据类型列表,执行: df.dtypes ? 正如我们在这里看到的,这三列都存储为object,这意味着它们是字符串。...对于Title列来说这很好,但是我们需要将两个与时间相关的列更改为正确的数据类型,然后才能使用它们。...我花了多少时间看老友记? 因为我们已经得到了pandas可以计算的持续时间列格式,所以回答这个问题非常简单。

1.7K50

.,99,2015这100个数中任意选择若干个数(可能为0个数)求异或,试求异或的期望值

题目: 从1,2,3,…..98,99,2015这100个数中任意选择若干个数(可能为0个数)求异或,试求异或的期望值。...这意味着对于任何一次(0个除外)选取,选取的到若干个数的二进制数中,11位中每一位都有可能取到1,那么如果取到的1是奇数个,该位置异或后的结果就是1。...0011 这意味着,2^7,2^8,2^9着三位永远只能是0,根本就没有1,所在在计算最后的期望的时候把这三位记为0就好了,所以结果是275.5。...<<s<<endl; getchar(); return 0; } 讲真,这个代码的效率不算好,因为为了避免生成随机数重复的情况(比如,取了两个99,但是这种情况在实际情况中不会发生),...所以设置了bool型flag[100]数组,它就像一个简易的hash表,索引就是100下下标,值为0,1。

1.5K100
  • pandas 入门 1 :数据集的创建和绘制

    read_csv处理的第一个记录在CSV文件中为头名。这显然是不正确的,因为csv文件没有为我们提供标题名称。...此时的名称列无关紧要,因为它很可能只是由字母数字字符串(婴儿名称)组成。本专栏中可能存在不良数据,但在此分析时我们不会担心这一点。在出生栏应该只包含代表出生在一个特定年份具有特定名称的婴儿数目的整数。...Out[1]: dtype('int64') 如您所见,Births列的类型为int64,因此此列中不会出现浮点数(十进制数字)或字母数字字符。...与该表一起,最终用户清楚地了解Mel是数据集中最受欢迎的婴儿名称。plot()是一个方便的属性,pandas可以让您轻松地在数据框中绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births列的最大值。...['Births'].max()] 等于选择Names列WHERE [Births列等于973]中的所有记录 另一种方法可能是使用Sorted dataframe: Sorted ['Names'].

    6.1K10

    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(十九):文本条件统计

    此系列文章收录在公众号中:数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。..."住址是New York 的人数" Excel 的 xxifs 类函数公式都能支持通配符: - 前后用 * 包围内容,表示包含此内容即符合条件 在 pandas 中,由于筛选与统计是独立分开的,因此只需要知道怎么筛选...,那么此需求即可迎刃而解: - 行2:由于 住址 列是字符串类列,使用 .str 可访问字符串类型列的各种方法 - contains 判断列中是否包含指定内容。...如果本身内容是 nan(不存在值) ,那么直接赋值为 False 如果我们只需要 住址 结尾是 NY 的人数?...Excel 中由于用通配符,因此表达更直接: - 注意,没有修改公式,只是输入内容变成 *NY ,表示 NY 前面可以是任意内容 在 pandas 这麻烦多了,这次不能使用 contains 方法:

    1.4K10

    国外大神制作的超棒 Pandas 可视化教程

    Pandas 同样支持操作 Excel 文件,使用 read_excel() 接口能从 EXCEL 文件中读取数据。 2. 选择数据 我们能使用列标签来选择列数据。...表格中的下标是数字,比如我们想获取第 1、2 行数据,可以使用 df[1:3] 来拿到数据。 ? Pandas 的利器之一是索引和数据选择器。...import pandas as pd df.loc[1:3, ['Artist']] # loc(这里会包含两个边界的行号所在的值) ? 3. 过滤数据 过滤数据是最有趣的操作。...import pandas as pd # 将值填充为 0 pd.fillna(0) 5. 分组 我们使用特定条件进行分组并聚它们的数据,也是很有意思的操作。...上述代码的的执行过程是:Pandas 会将 Jazz 音乐类型的两行数据聚合一组;我们调用了 sum() 函数,Pandas 还会将这两行数据端的 Listeners(听众)和 Plays (播放量)

    2.9K20

    国外大神制作的超棒 Pandas 可视化教程

    Pandas 同样支持操作 Excel 文件,使用 read_excel() 接口能从 EXCEL 文件中读取数据。 2.选择数据 我们能使用列标签来选择列数据。...表格中的下标是数字,比如我们想获取第 1、2 行数据,可以使用 df[1:3] 来拿到数据。 ? Pandas 的利器之一是索引和数据选择器。...import pandas as pd df.loc[1:3, ['Artist']] # loc(这里会包含两个边界的行号所在的值) ? 3.过滤数据 过滤数据是最有趣的操作。...import pandas as pd # 将值填充为 0 pd.fillna(0) 5.分组 我们使用特定条件进行分组并聚它们的数据,也是很有意思的操作。...上述代码的的执行过程是:Pandas 会将 Jazz 音乐类型的两行数据聚合一组;我们调用了 sum() 函数,Pandas 还会将这两行数据端的 Listeners(听众)和 Plays (播放量)

    2.8K20

    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十五):循环序列分组

    此系列文章收录在公众号中:数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。...,这里直接给出一种比较直观的解决思路(不一定最优): - 按分数,把数据做一次升序排序 - 生成一新列,值为从 0-9(共10个数字) 的循环数列 - 按循环数列分组,即可得到结果 Excel 的做法...0-9(先输入0、1,再下拉即可),然后把这0-9的列复制粘贴到C列中即可 - 后面的分组,统计得到结果,就不要麻烦 Excel 了,你也会烦死 pandas 中的对应实现 怎么样生成需求中的循环数列呢...pandas 上的确没有此操作,因为这实在太简单,本来 Python 就可以内置的库可以完成: - 行1-5:自定义函数,用于生产循环数列 - 参数 end_key 指定数列的结束值,x_len 指定最终结果的数列长度...pandas 在数据处理中的快速、便捷,体现得一览无遗! 更多 pandas 高级技巧,关注我的 pandas 专栏!

    89810

    pandas 入门2 :读取txt文件以及描述性分析

    你可以想到每个名字的多个条目只是全国各地的不同医院报告每个婴儿名字的出生人数。因此,如果两家医院报告了婴儿名称“Bob”,则该数据将具有名称Bob的两个值。我们将从创建随机的婴儿名称开始。 ?...该read_csv功能处理的第一条记录在文本文件中的头名。这显然是不正确的,因为文本文件没有为我们提供标题名称。...如果我们想给列特定的名称,我们将不得不传递另一个名为name的参数。我们也可以省略header参数。 ? 您可以将数字[0,1,2,3,4,...]视为Excel文件中的行号。...在pandas中,这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键,但允许索引具有重复项。...我们已经知道有1,000条记录而且没有任何记录丢失(非空值)。可以验证“名称”列仍然只有五个唯一的名称。 可以使用数据帧的unique属性来查找“Names”列的所有唯一记录。 ?

    2.8K30

    实战案例 | 财务人员必学的数据赋能实战案例:一秒钟对账

    看看这张数据能力图,分成四个层面:需求层、数据层、分析层、输出层;第一层是需求层,是目标确定的过程,对整个业务进行拆解,为数据工作指明方向;第二层是数据层,包含数据获取、数据清洗、数据整;第三层是分析层...我们先看看Python实现的逻辑,还是之前的例子:我们要看数据有没有重复,就是统计每个数据在两个表分别出现的次数,然后两个表中的个数相减。...先看看效果,就是这30多行代码,作为新人,你别怕,我们先看看有多爽! 04 效果演示 import pandas as pd # 读取公司明细账 df_gs = pd.read_excel('....多记' if x['重复次数'] > 1 else '多记/错记'), axis=1) print('借方-收款出现的错误') df_result[['错误原因']] # 列出两张表中具体的行 # 公司银行存款明细账中的多记...= 0] # 剔除金额为 0 的行 mergedStuff_jie_shou 根据金额进行统计 df_count = mergedStuff_jie_shou.groupby(by='金额').count

    72020

    数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

    用这种方式转换第三列会出错,因为这列里包含一个代表 0 的下划线,pandas 无法自动判断这个下划线。...用 dropna() 删除列里的所有缺失值。 ? 只想删除列中缺失值高于 10% 的缺失值,可以设置 dropna() 里的阈值,即 threshold. ? 16....通过赋值语句,把这两列添加到原 DataFrame。 ? 如果想分割字符串,但只想保留分割结果的一列,该怎么操作? ? 要是只想保留城市列,可以选择只把城市加到 DataFrame 里。 ?...把 Series 里的列表转换为 DataFrame 创建一个 DataFrame 示例。 ? 这里包含了两列,第二列包含的是 Python 整数列表。...年龄列有 1 位小数,票价列有 4 位小数,如何将这两列显示的小数位数标准化? 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称,第二个参数是 Python 的字符串格式。

    7.2K20

    Pandas 25 式

    用这种方式转换第三列会出错,因为这列里包含一个代表 0 的下划线,pandas 无法自动判断这个下划线。...用 dropna() 删除列里的所有缺失值。 ? 只想删除列中缺失值高于 10% 的缺失值,可以设置 dropna() 里的阈值,即 threshold. ? 16....通过赋值语句,把这两列添加到原 DataFrame。 ? 如果想分割字符串,但只想保留分割结果的一列,该怎么操作? ? 要是只想保留城市列,可以选择只把城市加到 DataFrame 里。 ?...把 Series 里的列表转换为 DataFrame 创建一个 DataFrame 示例。 ? 这里包含了两列,第二列包含的是 Python 整数列表。...年龄列有 1 位小数,票价列有 4 位小数,如何将这两列显示的小数位数标准化? 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称,第二个参数是 Python 的字符串格式。

    8.4K00

    pandas的类SQL操作

    这篇文章我们先来了解一下pandas包中的类SQL操作,pandas中基本涵盖了SQL和EXCEL中的数据处理功能,灵活应用的话会非常高效。...print(data.iloc[0:1, :]) print(data.loc[0:1, :]) 上面的代码中前两个返回的是Series结构,而后两个返回的是DataFrame结构,另外,有三点需要强调...1, ['a','b']]) 还记不记得我们上面的描述,我们得到的结果为: ?...写过SQL的小伙伴了解,条件查询就是SQL中WHERE的部分, pandas如何实现where条件,我们来仔细盘一下: 第一种写法: print(data[data['a'] >= '2']) 上面可以解读为...几种常用的用法有: 单列分组:然后按照另一列数据计算相应值: print(data1.groupby('a')['b'].mean()) 多列分组:然后按照另一列数据计算相应值: Agg的作用即为封装对应的函数

    1.9K21

    pandas入门教程

    这两种类型的数据结构对比如下: ? DataFrame可以看做是Series的容器,即:一个DataFrame中可以包含若干个Series。...我们可以分别打印出Series中的数据和索引: ? 这两行代码输出如下: ? 如果不指定(像上面这样),索引是[1, N-1]的形式。不过我们也可以在创建Series的时候指定索引。...第一行代码访问了行索引为0和1,列索引为“note”的元素。第二行代码访问了行下标为0和1(对于df3来说,行索引和行下标刚好是一样的,所以这里都是0和1,但它们却是不同的含义),列下标为0的元素。...对待无效值,主要有两种处理方法:直接忽略这些无效值;或者将无效值替换成有效值。 下面我先创建一个包含无效值的数据结构。然后通过pandas.isna函数来确认哪些值是无效的: ?...我们也可以选择抛弃整列都是无效值的那一列: ? 注:axis=1表示列的轴。how可以取值'any'或者'all',默认是前者。 这行代码输出如下: ?

    2.2K20

    统计师的Python日记【第5天:Pandas,露两手】

    一些函数记录在此(参考书本《利用Python进行数据分析》): 方法 描述 count() 非NA值的数量 describe() 各列的汇总统计 min()、max() 最小、最大值 argmin()、...也可以单独只计算两列的系数,比如计算S1与S3的相关系数: ? 二、缺失值处理 Pandas和Numpy采用NaN来表示缺失数据, ? 1....丢弃缺失值 两种方法可以丢弃缺失值,比如第四天的日记中使用的的城市人口数据: ? 将带有缺失的行丢弃掉: ? 这个逻辑是:“一行中只要有一个格缺失,这行就要丢弃。”...这个例子中索引有两层,国家和年份,来学习一些简单的操作。 1. 用层次索引选取子集: ? ? 选取多个子集呢? ? 2. 自定义变量名 自定义变量名的好处很多,可以更方便的对数据进行选择。...变量名变成了0、1,还是变扭啊,我们来指定个变量吧: ? 用 names= 可以指定变量名。 看到var1那列,如果想用这列做索引,咋办?好办! ? 用 index_col= 即可指定索引。

    3K70

    用Python也能进军金融领域?这有一份股票交易策略开发指南

    然而,你在处理股票数据的时候可能经常会发现的是,数据并不只有两个包含了时间和价格的列,而是更常见的是,你会有5个列分别包含了在这段时间内的时间期间、开盘、最高、最低以及收盘价。...这意味着,如果你的周期被设置为每日更新,一天的所有记录就能告诉你这一天内任何一支股票的开盘和收盘价以及极高和极低波动值。...此外,你还得到了两个额外的列:Volume 和Adj Close。前一个列是用来记录在这一天内交易的股权总量。后者则是调整的收盘价格:当天的收盘价格经过细微的调整以适应在后一天开盘前所发生的任何操作。...接下来,通过只选择DataFrame的最近10次观察来取close列的子集。使用方括号[ ]来分隔这最后的十个值。您可能已经从其他编程语言(例如R)中了解了这种取子集的方法。...请注意,对于本教程,回测器的Pandas代码以及交易策略以你可以轻松地用交互式来浏览的方式组成。在现实生活的应用程序中,你可能会选择一个包含类并更加面向对象的设计,其中包含所有的逻辑。

    3K40

    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(十八):pandas 中的 vlookup

    此系列文章收录在公众号中:数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。...,不过在 pandas 中这功能却要简单多了。...今天就来看看 pandas 中任何实现 Excel 中的多列批量 vlookup 的效果 案例1:简单匹配 一天,你收到一份数据源表如下: - 每个人每个城市的销售额数据 接着,你需要把下图的表格从数据源表匹配过来...pandas 中怎么实现: - 行6、7,由于现在需要姓名匹配,我们把2份数据的姓名列设置为行索引 - 行9,简单调用 update 方法,表示 df_tg 按照 df_src 更新值 由于 pandas...> 多层索引及其应用,以及更多关于数据更新的高级应用,请关注我的 pandas 专栏 总结 本文重点: - DataFrame.update 是更新值的好工具 - 构造好行列索引,是关键

    3K20

    数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

    通常,它们围绕两种策略中的一种:使用在全局表示缺失值的掩码,或选择表示缺失条目的标记值。 在掩码方法中,掩码可以是完全独立的布尔数组,或者它可以在数据表示中占用一个比特,在本地表示值的空状态。...考虑到这些约束,Pandas 选择使用标记来丢失数据,并进一步选择使用两个已经存在的 Python 空值:特殊浮点值NaN和 Python None对象。...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...(axis='columns') 2 0 2 1 5 2 6 但这也会丢掉一些好的数据; 你可能更愿意删除全部为 NA 值或大多数为 NA 值的行或列。...参数允许你为要保留的行/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

    4.1K20

    20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数,附带解释和例子

    上述代码中,where(df['new_col']>0,0)指定'new_col'列中数值大于0的所有数据为被替换对象,并且被替换为0。...下述代码实现选择前三行前两列的数据(iloc方式): df.iloc[:3,:2] ?...Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下,将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...如果axis参数设置为1,nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据: ?...Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?

    5.7K30

    Pandas 秘籍:1~5

    数据帧的数据(值)始终为常规字体,并且是与列或索引完全独立的组件。 Pandas 使用NaN(不是数字)来表示缺失值。 请注意,即使color列仅包含字符串值,它仍使用NaN表示缺少的值。...看一下MENONLY列,在数据字典中似乎只包含 0/1 值。 导入时该列的实际数据类型意外地为float64。 这样做的原因是碰巧缺少值,用np.nan表示。 没有整数表示丢失的值。...通过排序选择每个组中的最大值 在数据分析期间执行的最基本,最常见的操作之一是选择包含组中某个列的最大值的行。 例如,这就像在内容分级中查找每年评分最高的电影或票房最高的电影。...为了确保标签正确,我们在步骤 6 中从索引中随机选择四个标签,并将它们存储到列表中,然后再将它们的值选择为序列。 使用.loc索引器的选择始终包含最后一个元素,如步骤 7 所示。...要做到这一点,我们将选择这两列,然后删除任何其中一部电影缺少值的行。

    37.6K10
    领券