pandas 的dataframe 对 数据查询可以通过3种方式 。

预备知识:

1. pandas 的索引和label都是从0开始的计数的

2. 时间切片都是左闭右开的。 [5:6,:]  只会输出index =5的那一行值。

pd.dataframe的3种方式实现数据查询

1. 取其中的一个元素 .iat[x,x]

2. 基于位置的查询.iloc[],    iloc[2,1] ,查询第二行,

3. 基于label的查询 .loc[x]. 比如营业额大于 100万的样本。对某个lable 有条件限制。

下例,label 是A,B,C,D

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
'B': 'one one two three two two one three'.split(),
'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})
print(df)
# A B C D
# 0 foo one 0 0
# 1 bar one 1 2
# 2 foo two 2 4
# 3 bar three 3 6
# 4 foo two 4 8
# 5 bar two 5 10
# 6 foo one 6 12
# 7 foo three 7 14
df.loc[(df['A'] == 'foo') & (df['B'] == 'one')]
df.loc[(df['C']>2) & (df['D']<10) ] #选取满足某个类别的条件。 C 是产品类型。 选c =3或5,6的所有样本
df.loc[df['C'].isin([3,5,6])]
 

 

pandas dataframe 满足条件的样本提取的更多相关文章

  1. pandas.Dataframe复杂条件过滤

    https://stackoverflow.com/questions/11418192/pandas-complex-filter-on-rows-of-dataframe mask = df.ap ...

  2. [译]如何根据条件从pandas DataFrame中删除不需要的行?

    问题来源:https://stackoverflow.com/questions/13851535/how-to-delete-rows-from-a-pandas-dataframe-based-o ...

  3. pandas 获取不符合条件的dataframe

    pandas 获取不符合条件的dataframe 或将其过滤掉: df[df["col"].str.contains('this'|'that')==False] >> ...

  4. pandas DataFrame的查询方法(loc,iloc,at,iat,ix的用法和区别)

    pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pand ...

  5. pandas.DataFrame.sample随机抽样

    https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006383008&share=2&shareId=400000000398 ...

  6. pandas.DataFrame学习系列1——定义及属性

    定义: DataFrame是二维的.大小可变的.成分混合的.具有标签化坐标轴(行和列)的表数据结构.基于行和列标签进行计算.可以被看作是为序列对象(Series)提供的类似字典的一个容器,是panda ...

  7. pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列

    示例: 有如下表需要进行行转列: 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import MySQLdb from warnings impor ...

  8. pandas DataFrame apply()函数(1)

    之前已经写过pandas DataFrame applymap()函数 还有pandas数组(pandas Series)-(5)apply方法自定义函数 pandas DataFrame 的 app ...

  9. pandas DataFrame apply()函数(2)

    上一篇pandas DataFrame apply()函数(1)说了如何通过apply函数对DataFrame进行转换,得到一个新的DataFrame. 这篇介绍DataFrame apply()函数 ...

随机推荐

  1. web应用程序安全攻防---sql注入和xss跨站脚本攻击

    kali视频学习请看 http://www.cnblogs.com/lidong20179210/p/8909569.html 博文主要内容包括两种常见的web攻击 sql注入 XSS跨站脚本攻击 代 ...

  2. hexo配置主题发表文章

    将本地hexo博客部署到github上了,如果想换我们自己喜欢的主题(默认为landscape),同时也要发表发表文章呢,下面给介绍下: 1,进入hexo官网,预览自己想要的主题,https://gi ...

  3. Windows 7 扩展玻璃效果(Aero Glass)

    转自:http://www.cnblogs.com/gnielee/archive/2010/10/04/windows7-extend-aero-glass.html Windows 7 操作系统默 ...

  4. Spring Aware接口---BeanNameAware BeanFactoryAware ApplicationContextAware

    前言 对于应用程序来说,应该尽量减少对spring api的耦合程度,然后有时候为了运用spring提供的一些功能,有必要让bean了解spring容器对其管理的细节信息,如让bean知道在容器中是以 ...

  5. Git 的 cherry-pick 功能

    简而言之,cherry-pick就是从不同的分支中捡出一个单独的commit,并把它和你当前的分支合并.如果你以并行方式在处理两个或以上分支,你可能会发现一个在全部分支中都有的bug.如果你在一个分支 ...

  6. Yii登录验证和全局访问用户ID

    注意:Yii默认的代码,Yii::app()->user->id返回的不是我们想要的用户ID,而是用户名.因此在useridentity类中要用一个变量来存储登录用户的ID,然后重载get ...

  7. ②SpringBoot之Web综合开发

    Spring boot初级教程 :<SpringBoot入门教学篇①>,方便大家快速入门.了解实践Spring boot特性,本文介绍springBoot的web开发 web开发sprin ...

  8. DLatch by Verilog

    //-----------------------------------------------------// Design Name : dlatch_reset// File Name   : ...

  9. PTA 银行排队问题之单队列多窗口服务(25 分)

    银行排队问题之单队列多窗口服务(25 分) 假设银行有K个窗口提供服务,窗口前设一条黄线,所有顾客按到达时间在黄线后排成一条长龙.当有窗口空闲时,下一位顾客即去该窗口处理事务.当有多个窗口可选择时,假 ...

  10. python开发进程:共享数据&进程池

    一,共享数据 展望未来,基于消息传递的并发编程是大势所趋 即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合 通过消息队列交换数据.这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求, 还可以扩展 ...