处理多种特殊条件的行 删除"444"这一列删除第二行删除含某特定字符串的行删除含某特定数字的行删除行中包含某列表中数据的行仅保留行中包含某列表中数据的行删除行中数据大于或小于某值的行对某列数据同时进行特殊处理 # 创建dataframe df pd.DataFrame([[AAA,cc…

如果要获取某一列数据有两种方式: import pandas as pd series pd.Series(range(5), index [a, b, c, d, e]) df pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index [a,b,c],columns [A,B,C]) a df[A] b df.A print(a, \n, "*"*30, \n, b)输出结果： …

最近发现从系统上下载的文件总是会有其他符号，影响我提取数字，通过搜查之后，解决了这个问题，现在就记录一下。 原始数据是这样的，产品信息里面包含型号、伏级、支数和截面面积，我需要把截面面积提取出来。 …

按列取、按索引/行取、按特定行列取 import numpy as np from pandas import DataFrame import pandas as pddfDataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index[one,two,thr],columnslist(abcd))df[a]#取a列 df[[a,b]]#取a、b列#ix可以用数字索引，也可以用index和co…

代码示例 import pandas as pd def pandTest():scores1 {A: ["A0", "A1", "A2", "A3"],B: ["B0", "B1", "B2", "B3"],C: ["C0", "C1", "C2", "C3"…

Ref.: python之pandas取dataframe特定行列的简单示例_512笔记 (512pic.com) 1.按列取、按索引/行取、按特定行列取 代码如下： import numpy as np from pandas import DataFrame import pandas as pddfDataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index[one,two,thr]…

dataframe选取特定行和列 选取行 df pd.read_csv(data.csv) data df.loc[3:6] # 选取多行# 按某列值在某个区间内选取行 data df[(df[column] > t1) & (df[column] < t2)]# 按索引选择行&#xff08;选择idx这一行&#xff09; data.loc[[idx]] # 或者&#xf…

dfpd.DataFrame([[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7]],columns["实验"],index[a,b,c,d,e,f,g]) df2_mediandf.median() #返回值是series print(df.values df2_median) #判断两边的值类型不一样故会报错 df2_mediannp.array(df.median()) …