pandas实现将dataframe满足某一条件的值选出

今天记录一下pandas筛选出一个表中满足另一个表中所有条件的数据.例如: list1 结构:名字,ID,颜色,数量,类型. list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03'],['b',3,1,50,'11']] list2结构:名字,类型,颜色. list2 = [['a','03',255],['a','06',481]] 如何在list1中找出所有与list2中匹配的元素?要得到下面的结果:lis

python 实现文件查找和某些项输出 本文是基于给定一文件(students.txt),查找其中GPA分数最高的 输出,同时输出其对应的姓名和学分 一. 思路 首先需要打开文件,读取文件的每一行,将姓名,学分,GPA值分别存到三个对应的列表中,对于GPA列表进行遍历,获取其中值最大的一项,但是需要保存最大值对应的索引,方便输出对应的姓名和学分项 二. 代码 版本1 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Feb 1 12:24:

在做项目时遇到需要标记数据集里面的若干图片数据,作为程序员,为避免手动一张一张的筛选,所以写了这个Python脚本实现. Python脚本如下: # from PIL import Image import csv import os import shutil filename = 'img.txt' def readImageName(): with open(filename) as f: lines = f.readlines() imgnames = [] for line in li

还是用图说话 A文件: 比如,我想筛选出"设计井别"."投产井别"."目前井别"三列数据都为11的数据,结果如下: 当然,这里的筛选条件可以根据用户需要自由调整,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Nov 29 10:46:31 2017 @author: wq """ import pandas as pd #input.c

本文实例讲述了Python实现的根据文件名查找数据文件功能.分享给大家供大家参考,具体如下: #-*- coding: UTF-8 -*- import os import shutil AllFiles=[] NameFiles=[] def findFie(filePath): pathDir = os.listdir(filePath) for allDir in pathDir: # print(allDir) AllFiles.append(allDir) #pass #filepat

在读取数据的时候发现,想把数据中第六列含问号的数据挑出来 import pandas as pd data = pd.read_table('breast-cancer-wisconsin.data.txt',header=None,encoding='gb2312',sep=',') data = data.drop(0, axis=1) data = data[data[6] != '?'] 以上这篇pandas实现将dataframe满足某一条件的值选出就是小编分享给大家的全部内容了,希望

如下所示: >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> from pandas import Series, DataFrame >>> df = DataFrame({'name':['a','a','b','b'],'classes':[1,2,3,4],'price':[11,22,33,44]}) >>> df classes name price 0

使用 df=df.values, 可以把Pandas中的dataframe转成numpy中的array 以上这篇Pandas中把dataframe转成array的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法 pandas string转dataframe的方法 pandas.DataFrame 根据条件新建列并赋值的方法 python pandas中DataFram

今天业务上碰到用pandas处理一个大文件的内存不够问题,需要做concat 合并多个文件,每个文件数据在1.4亿行左右.当时第一反应是把dataframe分割成多块小文件处理,后面发现即使pandas内存问题解决了,用pickle做保存数据时也会提升内存不够的报错,后来把dataframe对象转化成string,发现内存占用减少了近一半. 所以打算用先转成string再dump到离线文件里,官网文档上只有to_string的说明,而从string转dataframe却没有提供直接的函数. 其实

如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格

Dataframe使用loc取某几行几列的数据: print(df.loc[0:4,['item_price_level','item_sales_level','item_collected_level','item_pv_level']]) 结果如下,取了index为0到4的五行四列数据. item_price_level item_sales_level item_collected_level item_pv_level 0 3 3 4 14 1 3 3 4 14 2 3 3 4 14

用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是S

用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是S