Pandas 常用函数-数据选择和过滤

简介: Pandas 常用函数-数据选择和过滤
函数 说明
df.loc[row_indexer, column_indexer] 按标签选择行和列。
df.iloc[row_indexer, column_indexer] 按位置选择行和列。
df[df['column_name'] > value] 选择列中满足条件的行。
df.query('column_name > value') 使用字符串表达式选择列中满足条件的行。
目录
相关文章
|
13天前
|
Python
|
13天前
|
Python
|
12天前
|
Python
Pandas 常用函数-数据合并
Pandas 常用函数-数据合并
30 1
|
13天前
|
索引 Python
Pandas 常用函数-数据排序
10月更文挑战第28天
8 1
|
14天前
|
数据采集 Python
Pandas 常用函数-数据清洗
Pandas 常用函数-数据清洗
17 2
|
14天前
|
Python
Pandas 常用函数-查看数据
Pandas 常用函数-查看数据
14 2
|
12天前
|
BI Python
Pandas 常用函数-数据统计和描述
Pandas 常用函数-数据统计和描述
34 0
|
18天前
|
数据采集 存储 数据挖掘
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域,Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧,帮助数据分析师快速处理复杂数据集,提高工作效率。
48 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
从NumPy到Pandas:轻松转换Python数值库与数据处理利器
从NumPy到Pandas:轻松转换Python数值库与数据处理利器
77 0
|
19天前
|
存储 数据挖掘 数据处理
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第26天】Python 是数据分析领域的热门语言,Pandas 库以其高效的数据处理功能成为数据科学家的利器。本文介绍 Pandas 在数据读取、筛选、分组、转换和合并等方面的高效技巧,并通过示例代码展示其实际应用。
31 2