在<Python进行数据分析与挖掘实战>一书中,第10章 删除热水器不工作的数据(水流量为0并且开关机状态为“关”的数据.) import pandas as pd data=pd.read_excel('E:\siren\Python dataAnalyst\chapter10\demo\data\original_data.xls',sheetname='原始数据') data=data.drop(['有无水流','热水器编号','节能模式'],axis=1) #删除掉开关机状态为“关”且

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

一般情况下我们从一堆数据中选择我们获取想要的数据会通过一下方式: (1)创建链表或数组: (2)用for 循环遍历所有数据,将想要的存入链表或数组. 但是python中我们不需要这么做,我们可以用Pandas库帮我们解决这个问题:具体使用看实例: import numpy as np import pandas as pd from time import time from IPython.display import display # 允许为DataFrame使用display() imp

原始数据如下. 比如我想查看id等于11396的数据. pdata1[pdata1['id']==11396] 查看时间time小于25320的数据. pdata1[pdata1['time']<25320] 查看time小于25320且大于等于25270的数据 pdata1[(pdata1['time'] < 25320)&(pdata1['time'] >= 25270)] 可以根据筛选条件查看某几列 pdata1[(pdata1['time'] < 25320)&am

来自: https://stackoverflow.com/questions/13851535/delete-rows-from-a-pandas-dataframe-based-on-a-conditional-expression-involving To directly answer this question's original title "How to delete rows from a pandas DataFrame based on a conditional expr

https://stackoverflow.com/questions/11418192/pandas-complex-filter-on-rows-of-dataframe mask = df.apply(lambda row: row["col"].val < 100, axis=1) df[mask]

问题来源:https://stackoverflow.com/questions/13851535/how-to-delete-rows-from-a-pandas-dataframe-based-on-a-conditional-expression 问: 我有一个pandas DataFrame,我想删除它特定列中字符串差姑娘是大于2的行,我知道我可以使用df.dropna()来去除包含NaN的行,但我没有找到如何根据条件删除行. 似乎我能够这样做: df[(len(df['column n

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新

1.前言背景 没怎么用过df.where 都是直接使用loc.apply等方法去解决. 可能是某些功能还没有超出loc和apply的适用范围. 2.进入df.where和df.mask DataFrame.where(self, cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False) note:Replace values in DataFrame with other  whe

文章目录 DSL语法 概述 实例操作 SQL语法 概述 实例操作 DSL语法 概述 1.查看全表数据 -- DataFrame.show 2.查看部分字段数据(有4种方法)  (1) DataFrame.select("字段名称").show  (2) DataFrame.select($"字段名称").show(推荐)  (3) DataFrame.select(col("字段名称")).show  (4) DataFrame.select(D

电商打折套路分析 ——2016天猫双十一美妆数据分析 数据简介 此次分析的数据来自于城市数据团对2016年双11天猫数据的采集和整理,原始数据为.xlsx格式 包括update_time/id/title/price/店名,共5个字段,其中id为商品的唯一标识,店名为品牌名. 分析工具 主要使用了Python中的Pandas库进行数据处理,利用matplotlib绘制分析图表,利用bokeh进行了可视化展示. 当前使用版本:Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (defau

1. 常见命令 连接本地数据库与远程数据库(172.16.xx.xx:3306): mysql -h localhost -u root -p123 mysql -h 172.16.xx.xx -P 3306 -u root -p 2. DDL 数据定义语言(Data Definition Lanuage, DDL)定义了数据库模式,包括CREATE.ALTER.DROP.TRUNCATE.COMMENT与RENAME语句. 创建(CREATE) create语句创建了一张表: CREATE T

Excel 操作,具有十分明显的针对性,故很难通用,但这并不妨碍参考后以解决自己的实际问题. 有一汇总表如下: 当然,只是示范,产品的代码应该唯一!现在要根据此汇总表产生各个客户的产品清单.由于客户较多,汇总分表1,表2:客户清单模板根据产品类别,每个清单又分为三个表.做个模板,然后手工复制粘贴,完成需要小半天的时间.还是写个程序来帮帮忙吧. 首先,是下载 NPOI 库及参考手册,花个10来分钟粗略看看,然后开工.主要代码如下: <Window x:Class="x01.ExcelHelp

#python中的pandas库主要有DataFrame和Series类(面向对象的的语言更愿意叫类) DataFrame也就是#数据框(主要是借鉴R里面的data.frame),Series也就是序列 ,pandas底层是c写的 性能很棒,有大神#做过测试 处理亿级别的数据没问题,起性能可以跟同等配置的sas媲美#DataFrame索引 df.loc是标签选取操作,df.iloc是位置切片操作print(df[['row_names','Rape']])df['行标签']df.loc[行标签,

(转自:http://blog.itpub.net/26622598/viewspace-718134) 一.什么是动态SQL 大多数PL/SQL都做着一件特殊的结果可预知的工作.例如,一个存储过程可能接受一个雇员的编号和他的提薪金额,然后更新表emp中的信息.在这种情况下,UPDATE的全部文本内容在编译期就完全确定下来,这样的语句不会随着程序的执行而发生变化.所以,称它们为静态SQL语句. 但是,有些程序只能是在运行时建立并处理不同的SQL语句.例如,一般用途的报告打印就可能会根据用户的选择

本文是MySQL的基础知识. Linux启动MySQL服务命令 : service mysql start Linux关闭MySQL服务命令 : service mysql stop 登录MySQL命令: mysql -u <用户名> 查看数据库命令: show databases; 切换数据库命令: use <数据库名>[;] 查看表命令: show tables; 退出MySQL命令: quit/exit 创建数据库命令: create database <数据库名>

1.创建数据库 create database databaseName use databaseName go   /*  转到指定数据库 */ 2.创建表 create table tableName( /* 字段名 */ ) 3.插入数据 insert into tableName values('','','','','',',',);  /* 括号里面是需要插入的数据 */ 4.创建主键 alter table tableName add constra py_tableNameId

pandas 获取不符合条件的dataframe 或将其过滤掉: df[df["col"].str.contains('this'|'that')==False] >>> df = pd.DataFrame({"A": ["Hello", "this", "World", "apple"]}) >>> df[df['A'].str.contains(&

导入模块 import pandas as pd 创建dataframe data = {'name': ['Jason', 'Molly', 'Tina', 'Jake', 'Amy'], 'year': [2012, 2012, 2013, 2014, 2014], 'reports': [4, 24, 31, 2, 3]} df = pd.DataFrame(data, index = ['Cochice', 'Pima', 'Santa Cruz', 'Maricopa', 'Yuma'

List<String> basicList = new ArrayList<String>(); basicList.add("{\"name\": \"zzq\",\"age\": 15}"); basicList.add("{\"name\": \"zzq1\",\"age\": 25}"); basicList.ad