关于DataFrame取值操作总结(取指定列指定值的行)

 更新时间:2023年12月19日 09:36:28   作者:爱挠静香的下巴  
这篇文章主要介绍了关于DataFrame取值操作总结(取指定列指定值的行),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

Python客栈送红包、纸质书

一、说明

包含:

  • 1.如何创建DataFrame
  • 2.取指定列指定值的行
  • 3.按照条件取值

二、创建DataFrame示例数据

1
2
3
4
5
6
import pandas as pd
import numpy as np
df = {"name":['A', 'B', 'C', 'D', np.NaN, 'F', 'G','G'],
       "score":[85.0, 99.0, np.NaN, 94.0, 65.0, 96.0, 100.0,99]}
df = pd.DataFrame(df)
df
1
2
3
4
5
6
7
8
9
    name    score
0   A   85.0
1   B   99.0
2   C   NaN
3   D   94.0
4   NaN 65.0
5   F   96.0
6   G   100.0
7   G   99.0

三、取指定列指定值的行

3.1 字符串

3.1.1 取出name中值为G的行

1
df[df['name'] == 'G']
1
2
3
    name    score
6   G   100.0
7   G   99.0

3.2 数值

3.2.1 指定值

取出分数为99的行

1
df[df['score'] == 99]
1
2
3
4
5
6
name    score
1   B   99.0
3   D   94.0
5   F   96.0
6   G   100.0
7   G   99.0

3.2.2 条件取值

1.取出大于90分的行

1
df[df['score'] > 90]
1
2
3
    name    score
3   D   94.0
5   F   96.0

2.取出分数大于90且小于99的行

1
df[(df['score'] > 90) & (df['score'] < 99)]
1
2
3
    name    score
3   D   94.0
5   F   96.0

3.取出小于90分或者大于99分的行

1
df[(df['score'] < 90) | (df['score'] > 99)]
1
2
3
4
    name    score
0   A   85.0
4   NaN 65.0
6   G   100.0

3.3 按照最大最小值取行

最大值

1
df[df['score'] == df['score'].max()]
1
2
    name    score
6   G   100.0

最小值

1
df[df['score'] == df['score'].min()]
1
2
    name    score
4   NaN 65.0

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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