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dataframe设置两个条件取值的实例

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-28 22:32:09 25 4
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如下所示:

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>>> 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  1 a  11
1  2 a  22
2  3 b  33
3  4 b  44
>>>

根据index和columns取值 。

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>>> s = df.loc[0,'price']
>>> s
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根据同行的columns的值取同行的另一个columns的值 。

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>>> sex = df.loc[(df.classes==1)&(df.name=='a'),'price']
>>> sex
0 11
Name: price, dtype: int64
>>> sex = df.loc[(df.classes==1)&(df.name=='a'),'price'].values[0]
>>> sex
11

根据条件同时取得多个值 。

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>>> name,price = df.loc[df.classes==1,('name','price')].values[0]
>>> name
'a'
>>> price
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>>>

对一列赋值 。

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>>> df.loc[: , 'price']=0
>>> df
  classes name price
0  1 a  0
1  2 a  0
2  3 b  0
3  4 b  0
>>>

对df的一个列进行函数运算 。

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【1】
>>> df['name'] = df['name'].apply(lambda x: x.upper())
>>> df
  classes name price
0  1 A  11
1  2 A  22
2  3 B  33
3  4 B  44
【2】
>>> df.loc[:, 'name'] = df['name'].apply(lambda x: x.upper())
>>> df
  classes name price
0  1 A  11
1  2 A  22
2  3 B  33
3  4 B  44
>>>

  。

对df的几个列进行函数运算 。

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【1】
>>> df[['classes','price']] = df[['classes', 'price']].applymap(lambda x: str(x))
>>> print(type(df.loc[0, "classes"]))
< class 'str'>
>>> print(df.loc[0, "classes"])
1
【2】
>>> df.loc[:, ['classes','price']] = df[['classes', 'price']].applymap(lambda x: int(x))
>>> print(type(df.loc[0, "classes"]))
< class 'int'>
>>> print(df.loc[0, "classes"])
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>>>

对两个列进行去重 。

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>>> df
  classes name price
0  1 a  11
1  1 a  22
2  3 b  33
3  4 b  44
>>> df.drop_duplicates(subset=['classes', 'name'], inplace=True)
>>> df
  classes name price
0  1 a  11
2  3 b  33
3  4 b  44

多个条件分割字符串 。

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>>> fund_memeber = '赵4、 王五'
>>> fund_manager_list = re.split('[；， 、]', fund_memeber)
>>> fund_manager_list
['赵四', '', '王五']
#DataFrame构造器
>>> df = DataFrame({'x':[1],'y':[2]})
>>> df
  x y
0 1 2
>>>

删除某列值为特定值得那一行 。

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>>> df = DataFrame({'name':['a','b','c','d'],'classes':[1,2,3,4],'price':[11,22,33,44]})
>>> df
  classes name price
0  1 a  11
1  2 b  22
2  3 c  33
3  4 d  44
【方法一】
>>> df = df.loc[df['name']!='a']
>>> df
  classes name price
1  2 b  22
2  3 c  33
3  4 d  44
>>>
【方法二】
  df.drop(df[df.name=='a'].index,axis=0)
  #筛选df的每列值包含某个字段‘/a'
  >>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'a':['A', 'B'], 'b': ['AA', 'BB']})
>>> df
  a b
0 A AA
1 B BB
>>> df[df['a'].str.contains(r'A')]
  a b
0 A AA
>>> df = pd.DataFrame({'a':['/api/', 'B'], 'b': ['AA', 'BB']})
>>> df
   a b
0 /api/ AA
1  B BB
>>> df[df['a'].str.contains(r'/api/')]
   a b
0 /api/ AA
>>>

  。

把列变成index和把index变成列 。

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df
   request_url visit_times
9 fofeasy_产品基本信息   7
8   投顾挖掘   6
5   投顾挖掘   5
6   投顾挖掘   5
7 fofeasy_产品基本信息   5
3 fofeasy_产品基本信息   4
4 fofeasy_产品基本信息   4
2   投顾挖掘   2
0  行业数据——其他   1
1  行业数据——其他   1
x = df.set_index('request_url')
x
     visit_times
request_url   
fofeasy_产品基本信息   7
投顾挖掘      6
投顾挖掘      5
投顾挖掘      5
fofeasy_产品基本信息   5
fofeasy_产品基本信息   4
fofeasy_产品基本信息   4
投顾挖掘      2
行业数据——其他     1
行业数据——其他     1
x.reset_index('request_url')
   request_url visit_times
0 fofeasy_产品基本信息   7
1   投顾挖掘   6
2   投顾挖掘   5
3   投顾挖掘   5
4 fofeasy_产品基本信息   5
5 fofeasy_产品基本信息   4
6 fofeasy_产品基本信息   4
7   投顾挖掘   2
8  行业数据——其他   1
9  行业数据——其他   1

pandas 按照列A分组，将同一组的列B求和,生成新的Dataframe 。

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>>>df.groupby(by=['request_url'])['visit_times'].sum()
>>>
request_url
fofeasy_产品基本信息 20
投顾挖掘    18
行业数据——其他   2
Name: visit_times, dtype: int64

dict变成dataframe 。

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In [15]: dict = pd.DataFrame({'x':1, 'y':2}, index=[0])
In [16]: dict
Out[16]:
  x y
0 1 2

iloc 。

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In [69]: df1.iloc[1:5, 2:4]
Out[69]:
    4   6
2 0.301624 -2.179861
4 1.462696 -1.743161
6 1.314232 0.690579
8 0.014871 3.357427

以上这篇dataframe设置两个条件取值的实例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.

原文链接：https://blog.csdn.net/GeekLeee/article/details/75268762 。

最后此篇关于dataframe设置两个条件取值的实例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于dataframe设置两个条件取值的实例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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