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#41. pandas如何筛选出表中满足另一个表所有条件的数据 - 天达云
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#45. 資料清洗注意事項及常用操作 - HackMD
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日常用 Python 做数据分析最常用到的就是查询筛选了,按各种条件、各种维度以及组合挑出我们想要的数据,以方便我们分析挖掘。 东哥总结了日常查询和筛选 ...
#47. [Python] Pandas資料處理- 基本概念及操作 - Tom's Blog
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#55. pandas數據讀取、預處理、篩選、計算,時間序列 - 台部落
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#59. Pandas 数据处理(二) - 筛选数据 - 极客兔兔
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#60. R 列表變數與Data Frames - 第5 頁 - G. T. Wang
data frame 的索引使用方式有許多種,向量和矩陣所使用的四種索引(正整數、 ... 如果想要篩選data frame 中的資料,可以使用條件判斷式再配合索引的 ...
#61. js 多个条件筛选- OSCHINA - 中文开源技术交流社区
初学者(罪过)写的SQL : 想当然地把筛选条件 职业要求为' 程序员' 直接 拼接 ... 对pandas中的DataFrame进行条件筛选,即筛选出符合条件的数据条;这里经常会遇到 ...
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首先我们创建一个DataFrame,该DataFrame包含的数据如下. 假如我们想要筛选D列数据中大于0的行. 使用&符号可以实现多条件筛选,当然是用”|”符号也可以 ...
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#68. 用多個條件過濾Pandas DataFrame | D棧 - Delft Stack
根據多個條件使用索引過濾DataFrame 的元素. Python. pythonCopy import pandas as pd stocks_df = pd.DataFrame ...
#69. 如何在Python中创建DataFrame? - 极客笔记
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#70. Python-使用Pandas和XlsxWriter进行工作 - 极客教程
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#71. Pandas 魔法筆記(1)-常用招式總覽 - FinLab
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使用loc 取row 的資料¶ · 使用單一label,例如loc['s1234567']. · 使用多個labels, 例如loc[['s1234567', 'e1234567']],請注意,這兒有兩個[]。
#73. Python高手修炼之道:数据处理与机器学习实战 - Google 圖書結果
条件 选择如果熟悉 NumPy ,就可以很容易理解 DataFrame 的条件选择。 ... 使用 isin ( )筛选多个特定值开盘价最高价最低价收盘价成交额成交量 000762 ...
#74. Python論文數據統計分析 - 第 98 頁 - Google 圖書結果
一般來說,針對資料的數據內容,透過選取特定行資料、列資料、指定資料格及條件式等來作詳細的資料篩選。 1.選取行標籤資料(1)選取單行選取單行資料就是針對 DataFrame ...
dataframe篩選多條件 在 [問題] Pandas Series 條件-篩選-取代請益- 看板Python 的推薦與評價
大家好,
小弟python新手,最近練習pandas時面臨一個問題
懇請大家協助
假設我有一個共A B C D 四欄五列的dataframe 'df',
其中A欄為[20, 39, 41, 85, 11]的隨機數,
現在我想要將A欄中小於40的數+10,大於等於40的數-5,
(同時,所以最終39要變成49,而不是44)
請問該怎麼處理呢?
直覺地想到就是
if df['A'] > 40:
df['A] += 10
...
但很明顯series沒辦法這樣處理。
之前學到的方式,大多是使用新建df的方法處理
df2 = df[df['A'] > 40]
df2['A'] += 10
然而一來是這樣原來的df並沒有更動,而且一次只能用一個條件來篩選,頗為冗長
再來我也不會用新建的series來取代(畢竟長度不同,有這種方法嗎?)
懇請版上各位先進指教了,
該怎麼才能直接修改原來的df,
或是提點有甚麼方向可以去研究的,感謝!
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.43.4.144 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1651060519.A.576.html
首先是自定義
def myAdd(x):
return x+10 if x<40 else x-5
df = df.assign(A = df.A.apply(myAdd))
print(df)
但我發現直接粗暴取代好像也可以?
df['A'] = df.A.apply(myAdd)
請問這樣會有甚麼差別嗎?
-----------------
再來是where
df['A'] = np.where(var1, df.A+10, df.A-5)
print(df)
原本嘗試用pd.df.where的,結果寫不出來Orz
df.where(df.A < 40, df-5, inplace = True)
這樣會連其他欄一起更改,但當我想限制只有A欄時
df.where(df.A < 40, df.A-5, axis = 0, inplace = True)
會把其他欄也改成跟A欄一樣Orz
e.g.
A B C A B C
0 43 17 79 >> 0 38 38 38
QQ...
-----------------
最後不論是用loc還是直接指定
var1 = df['A'] < 40
df['A'][var1] += 10
df['A'][~var1] -= 5
df['A1'] = df.A
df.loc[var1, 'A1'] += 10
df.loc[~var1, 'A1'] -= 5
都能達到目標,反而讓我有點好奇
會甚麼這樣分兩行來寫,新條件不會覆蓋到舊條件上呢?
(38最終會變48,而不是38>48>43這樣)
總之,感謝各位!
※ 編輯: god1230321 (59.124.123.10 臺灣), 04/28/2022 10:39:38
剛剛把var1拿掉直接換成df['A'] < 40
條件就會互相影響了,感謝說明
※ 編輯: god1230321 (59.124.123.10 臺灣), 04/28/2022 11:00:34
... <看更多>