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    pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

    遍历数据有以下三种方法： 简单对上面三种方法进行说明： iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...(index) # 输出每行的索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一行，通过列名name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1

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    使用pandas筛选出指定列值所对应的行

    在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能： select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法...df.set_index('A', append=True, drop=False).xs('foo', level=1) # xs方法适用于多重索引DataFrame的数据筛选 # 更直观点的做法...df.index=df['A'] # 将A列作为DataFrame的行索引 df.loc['foo', :] # 使用布尔 df.loc[df['A']=='foo'] ?...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== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个/些值的行 df.loc[df['column_name

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    解决KeyError: “Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no long

    这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中，我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。...希望这个示例代码能够帮助你解决实际应用中遇到的类似问题。在Pandas中，通过索引器​​.loc​​​或​​[]​​可以用于查找标签。这些标签可以是行标签（索引）或列标签。...行标签查找​​.loc​​索引器主要用于按行标签查找数据。可以使用单个标签或标签列表来选择行。...以下是几种常见的行标签查找方式：使用单个标签：​​df.loc['label']​​ 通过单个标签可以选择一行数据，返回一个Series对象。...需要注意的是，在Pandas中，索引器​​.loc​​和​​[]​​可以实现更灵活的选择和筛选操作，还可以使用切片操作（如​​df.loc[:, 'column1':'column2']​​）来选择连续的行或列

    1.1K10

    如何在矩阵的行上显示“其他”【3】切片器动态筛选的猫腻

    往期推荐 如何在矩阵的行上显示“其他”【1】 如何在矩阵的行上显示“其他”【2】 正文开始 上一篇文章的末尾，我放了一张动图： 当年度切片器变换筛选时，子类别中显示的种类和顺序是不相同的，但不变的是...那么我们基本上可以得出结论了：数据表是由子类别和年度组合构成，把每年的子类别对应的销售额放进去，通过筛选年度切片器，达到选择不同年份时显示不同的销售额。 我们根据以上的思路试着来建立模型。...sales = VAR NIAN=[年度] RETURN CALCULATE([sales],'日期表'[年度]=NIAN) 3.添加各年每个子类别的sales排名 RANKX是迭代函数，会将行上下文自动转为筛选上下文...sales.oneyear.rankx2 = IF([sales.oneyear.rankx]<=10,[sales.oneyear.rankx],11) 6.呈图演示 这样我们就可以实现通过筛选不同的年份...我们来看一下效果： 这样基本达到了本文开始的要求： 当年度切片器变换筛选时，子类别中显示的种类和顺序是不相同的，但不变的是： ①others永远显示在最后一行 ②显示的10个子类别按照sales或sales

    3.8K20

    这份数据清洗checklist，让开发过程更加高效

    每个字段的空值情况，数据类型 df.info() # 查看DataFrame的形状 df.shape # 查看DataFrame的列名 df.columns # 查看字段的枚举值数量 df["type...= True) # 改列名 df.rename(columns={"old_name": "new_name"}) 06-基础行操作 # 选取指定行的数据 df.iloc[3:10,] # 通过索引选取指定行的数据...df.loc["index1", "index2"] # 检索包含 "关键字" 的行 df[df["species"].isin(["setosa"])] # 根据条件筛选行 df.query('...sepal_length>=5') # 方法1 df[df.sepal_length>= 5] # 方法2 # 根据指定内容筛选出符合要求的行 df[df["petal_length"].isin([...0.2, 0.3])] # 多条件筛选符合要求的行 df[(df.sepal_length>1) & (df.species=="setosa") | (df.sepal_width<3)] # 丢弃某行

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    【Pandas教程】像写SQL一样用Pandas～

    dataframe，注意差别 data[['City']].head() # 筛选多列 data[['City','Country']].head() 筛选行 SQL sql本身并不支持筛选特定行，不过可以通过函数排序生成虚拟列来筛选...-- 筛选前100行 select * from table_name limit 100 Pandas pandas支持的方式就比较多了，如果你了解python的切片操作，以下应该会比较好理解。...data[:3]：筛选前3行； ? data[1:10:2]：筛选1到10行中的奇数行，最后一个数字2表示每隔2行取数； ?...# 根据列名，请用loc # 筛选1到10行的奇数行，City和Country列 data.loc[1:10:2,['City','Country']] # 筛选第2和第4行，City和Country列...基本用法： 对DataFrame进行goupby运算后，返回的是一个groupby对象，我们可以通过.reset_index()将其转为DataFrame。

    2.7K30

    猫头虎分享：Python库 Pandas 的简介、安装、用法详解入门教程

    创建一个DataFrame Pandas的 DataFrame 是一种二维的数据结构，类似于Excel表格。...数据筛选和处理 Pandas为我们提供了强大的数据操作功能，例如数据筛选、处理缺失值、删除重复行等操作。...A: 确保Pandas已经正确安装，可以通过命令 pip show pandas 查看Pandas的安装路径。如果没有安装，重新执行安装命令即可。...DataFrame pd.DataFrame(data) 使用字典创建DataFrame 数据筛选 df[df['年龄'] > 25] 根据条件筛选数据 处理缺失值 df.fillna(0) 填充缺失值...删除重复行 df.drop_duplicates() 删除重复行 数据可视化 df['城市'].value_counts().plot() 使用Matplotlib绘图 总结 通过本篇博客，大家学习了

    1.3K10

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

    ~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...创建 DataFrame 创建 DataFrame 的方式有很多，比如，可以把字典传递给 DataFrame 构建器，字典的 Key 是列名，字典的 Value 为列表，是 DataFrame 的列的值...这时，可以用 Numpy 的 random.rand() 函数，设定行数与列数，然后把值传递给 DataFrame 构建器。 ?...根据最大的类别筛选 DataFrame 筛选电影类别里（genre）数量最多的三类电影。...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。 ?

    9K20

    pandas模块介绍

    pandas模块在生活中的应用广泛且实用，特别是在数据分析和处理方面。想象一下，你正在为一个家庭聚会策划活动，并希望通过调查问卷了解大家的喜好和需求。你可以使用pandas来整理和分析这些数据。...首先，你可以将问卷结果导入到一个CSV文件中，然后使用pandas的read_csv函数读取数据。接着，你可以利用pandas提供的筛选功能，找出喜欢某种食物或活动的人。...此外，你还可以使用pandas进行数据的聚合和统计，例如计算每个选项的选择人数，或者找出最受欢迎的活动。 通过pandas，你可以轻松地将大量原始数据转化为有价值的信息，从而帮助你做出更明智的决策。...head()函数用于显示DataFrame的前几行数据，默认情况下显示前5行。 2. 数据筛选 这个例子展示了如何使用条件表达式筛选DataFrame中的数据。...'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] }) # 筛选列A大于2的所有行 filtered_data = df[df['A'] > 2] print(filtered_data

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    Pandas 25 式

    ~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...创建 DataFrame 创建 DataFrame 的方式有很多，比如，可以把字典传递给 DataFrame 构建器，字典的 Key 是列名，字典的 Value 为列表，是 DataFrame 的列的值...这时，可以用 Numpy 的 random.rand() 函数，设定行数与列数，然后把值传递给 DataFrame 构建器。 ?...根据最大的类别筛选 DataFrame 筛选电影类别里（genre）数量最多的三类电影。...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。 ?

    10.4K00

    读Python数据分析基础之Excel读写与处理

    目录 Excel文件简介 Excel文件的读取 Excel文件的写入 pandas库读写Excel 筛选与统计量计算 Excel文件简介 Excel其实相信大家都不陌生，一个 .xls（Excel 2013...因为pandas可以简化一些操作，并且多练pandas是很有意义很重要的，所以下面筛选和统计量的计算都是基于pandas的处理。...这时候我们就需要进行筛选，去掉不需要的行，只保留需要的行。 下面的代码演示了筛选 Sale Amount 大于 $567.00 的行。...] 来筛选行中的值满足某个条件的数据。...的dataframe之后，除了进行筛选，计算一些统计量也是数据分析很重要的工作，描述性统计给我们提供了很多描述数据的指标，下面的代码为工作表的销售数据计算总数和均值。

    2.2K50

    如何筛选和过滤ARWU网站上的大学排名数据

    具体代码如下：# 导入pandas库import pandas as pd# 将提取的数据列表转换为pandas的DataFrame对象，方便处理和分析df = pd.DataFrame(data)#...打印DataFrame对象的基本信息，包括列名、数据类型、非空值数量等print(df.info())# 打印DataFrame对象的前五行，查看数据内容print(df.head())# 对DataFrame...50分以上的大学")# 打印筛选后的DataFrame对象的前五行，查看数据内容print(df1.head())# 例如，筛选出国家/地区为中国或中国香港或中国台湾的大学，并按世界排名升序排序df2...DataFrame对象的长度，即大学的数量print(f"筛选出{len(df2)}所国家/地区为中国或中国香港或中国台湾的大学")# 打印筛选后的DataFrame对象的前五行，查看数据内容print...="pub", ascending=False)# 打印筛选后的DataFrame对象的长度，即大学的数量print(f"筛选出{len(df3)}所社会科学论文在20分以上的大学")# 打印筛选后的DataFrame

    60320

    超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

    更多关于pandas.DataFrame.merge的用法，戳下面官方链接：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html...更多关于pandas.DataFrame.join的用法，戳下面官方链接：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.join.html...更多关于pandas.DataFrame.loc的用法，戳下面官方链接：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.loc.html...#pandas.DataFrame.loc pandas.DataFrame.iloc() 允许输入的值：整数5、整数列表或数组[4,3,0]、整数的切片对象1:7 更多关于pandas.DataFrame.iloc...的用法，戳下面官方链接：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.html#pandas.DataFrame.iloc

    4.8K20

    Python 使用pandas 进行查询和统计详解

    但是Pandas 是如何进行查询和统计分析得嘞, let’s go : 数据筛选查询 通过列名索引筛选数据： import pandas as pd data = {'name': ['Tom', '...(data) # 选取 'name' 属性 df['name'] # 选取 'age' 和 'gender' 属性 df[['age', 'gender']] 通过位置索引筛选数据： # 通过位置索引选取第一行数据...df.iloc[0] # 通过位置索引选取第一行和第二行数据 df.iloc[0:2] 通过布尔索引筛选数据： # 选取年龄大于等于 20 的记录 df[df['age'] >= 20] # 选取性别为女的记录...，表明各元素是否为缺失值 df.isnull() 删除缺失值所在的行或列： # 删除所有含有缺失值的行 df.dropna() # 删除所有含有缺失值的列 df.dropna(axis=1) 用指定值填充缺失值...=1) 纵向（按行）合并 DataFrame： # 创建一个新的 DataFrame other_data = {'name': ['Kate', 'Jack'], 'age

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