怎樣在Pandas DataFrame列中搜索值
在Pandas DataFrame列中搜索值
在DataFrame列中搜索值的Python Pandas代碼示例
在任何機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中處理大型數(shù)據(jù)集時(shí),都需要在特征中搜索某些值,而對(duì)于這些值,我們需要從其他特征中獲取值。
在數(shù)據(jù)集中搜索值可能聽起來很復(fù)雜,但 Python Pandas 讓它變得簡單。
下面的 Python Pandas 代碼執(zhí)行以下操作:
- 1. 創(chuàng)建數(shù)據(jù)字典并將其轉(zhuǎn)換為 Dataframe
- 2. 使用“where”函數(shù)過濾出所需的數(shù)據(jù)列。pandas.DataFrame.where() 函數(shù)類似于 if-then 慣用語,它檢查條件以相應(yīng)地返回結(jié)果。
用于在DataFrame中查找值的 Python Pandas示例代碼
下面是 python 中的 pandas 代碼,用于在 Pandas DataFrame 列中搜索值 -
第 1 步 - 導(dǎo)入庫
import pandas as pd
我們只導(dǎo)入了此代碼示例所需的 python pandas 庫。
第 2 步 - 設(shè)置數(shù)據(jù)
我們已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)字典并將其傳遞給 pd.DataFrame 以創(chuàng)建一個(gè)包含“first_name”、“last_name”、“age”、“Comedy_Score”和“Rating_Score”列的數(shù)據(jù)框。
raw_data = {'first_name': ['Sheldon', 'Raj', 'Leonard', 'Howard', 'Amy'], 'last_name': ['Copper', 'Koothrappali', 'Hofstadter', 'Wolowitz', 'Fowler'], 'age': [42, 38, 36, 41, 35], 'Comedy_Score': [9, 7, 8, 8, 5], 'Rating_Score': [25, 25, 49, 62, 70]} df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['first_name', 'last_name', 'age', 'Comedy_Score', 'Rating_Score']) print(df)
第 3 步 - 在 DataFrame 中搜索值
我們?cè)谔卣?Rating_Score 中搜索值小于 50 的數(shù)據(jù),對(duì)于這些值,我們?cè)?comedy_Score 中選擇相應(yīng)的值。
print(df['Comedy_Score'].where(df['Rating_Score'] < 50))
輸出如下所示 -
first_name last_name age Comedy_Score Rating_Score
0 Sheldon Copper 42 9 25
1 Raj Koothrappali 38 7 25
2 Leonard Hofstadter 36 8 49
3 Howard Wolowitz 41 8 62
4 Amy Fowler 35 5 70
0 9.0
1 7.0
2 8.0
3 NaN
4 NaN
Name: Comedy_Score, dtype: float64
python pandas DataFrame 列數(shù)值大小篩選
import pandas as pd data = [[1,2],[2,3],[3,4],[-3,4],[-2,3]] column = ['a','b'] df = pd.DataFrame(data,columns=column) #篩選a列絕對(duì)值大于2的數(shù) v = df[abs(df['a']) > 2] print(v['a'])
打印出來的結(jié)果是
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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