Python Pandas中根据列的值选取多行数据

在人工采集数据时,经常有可能把空值和空格混在一起,一般也注意不到在本来为空的单元格里加入了空格.这就给做数据处理的人带来了麻烦,因为空值和空格都是代表的无数据,而pandas中Series的方法notnull()会把有空格的数据也纳入进来,这样就不能完整地得到我们想要的数据了,这里给出一个简单的方法处理该问题. 方法1: 既然我们认为空值和空格都代表无数据,那么可以先得到这两种情况下的布尔数组. 这里,我们的DataFrame类型的数据集为df,其中有一个变量VIN,那么取得空值和空格的布尔数组

相信很多人像我一样在学习python,pandas过程中对数据的选取和修改有很大的困惑(也许是深受Matlab)的影响... 到今天终于完全搞清楚了!!! 先手工生出一个数据框吧 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc')) df 是这样子滴 那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢? 一.当每列已有column name时,用

本文主要演示pandas中DataFrame对象corr()方法的用法,该方法用来计算DataFrame对象中所有列之间的相关系数(包括pearson相关系数.Kendall Tau相关系数和spearman秩相关). >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'A':np.random.randint(1, 100, 10), 'B':np.random

python 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import pymysql import sys from sqlalchemy import create_engine def read_mysql_and_insert(): try: conn = pymysql.connect(host='localhost',user='user1',password='123456',db='test',charset='utf8')

Pandas中根据列的值选取多行数据 # 选取等于某些值的行记录 用 == df.loc[df['column_name'] == some_value] # 选取某列是否是某一类型的数值 用 isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # 多种条件的选取 用 & df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)] # 选取不等于某些值的

如下所示: # 选取等于某些值的行记录 用 == df.loc[df['column_name'] == some_value] # 选取某列是否是某一类型的数值 用 isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # 多种条件的选取 用 & df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)] # 选取不等于某些值的行记录 用 != df.l

python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数. 1)查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各行的数据格式 df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 df_obj.tail() #查看后几

目录 前言 1.直接使用行或者列标签 2.loc函数 3.iloc函数 总结 前言 使用pandas进行数据分析的时候,我们经常需要对DataFrame的行或者列进行索引.使用pandas进行索引的方法主要有三种:直接使用行或者列标签.loc函数和iloc函数. 举个简单的例子: import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({"Fruits":["apple","pear",&

目录 前言 1. 检查缺失值NaN 2. Pandas中NaN的类型 3. NaN的删除 dropna() 3.1 删除所有值均缺失的行/列 3.2 删除至少包含一个缺失值的行/列 3.3 根据不缺少值的元素数量删除行/列 3.4 删除特定行/列中缺少值的列/行 4. 缺失值NaN的替换(填充) fillna() 4.1 用通用值统一替换 4.2 为每列替换不同的值 4.3 用每列的平均值,中位数,众数等替换 4.4 替换为上一个或下一个值 总结 前言 当使用pandas读取csv文件时,如果元