python pandas loc布尔索引(指定条件下的索引)

简介: python pandas loc布尔索引(指定条件下的索引)

pandas loc的指定条件索引(布尔索引)
pandas中的loc不仅仅可以用于直接的标签的索引,也可以用于指定条件的索引。



在这里插入图片描述

1.准备数据

首先准备一组数据:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    
    'AAA': [120, 101, 106, 117, 114, 122],
    'BBB': [115, 100, 110, 125, 123, 120],
    'CCC': [109, 112, 125, 120, 116, 115],
    'DDD': 'ABCDEFG'
}, index=[1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(df)

在这里插入图片描述

2.单条件筛选

以筛选出其中字段"AAA"大于110的为例:

print(df)
print("=======================")
print(df.loc[df['AAA'] > 110])  # "AAA"大于100的

在这里插入图片描述

深入分析,我们可以看出,loc后传入的是一个Values为bool类型数据的Series,且其长度与原DataFrame的行数相等。

print(df['AAA'] > 110)
print(type(df['AAA'] > 110))  # Series类型,Values为bool类型

在这里插入图片描述

3.多条件筛选

loc也可以同时传入多个筛选条件,
以筛选字段"AAA"大于110且字段"CCC"大于115的数据为例:

print("=======================")
print(df.loc[(df['AAA'] > 110) & (df['CCC'] > 115)])

在这里插入图片描述

目录
相关文章
|
8月前
|
Java 数据处理 索引
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(二):附带案例分析;刨析DataFrame结构和其属性;学会访问具体元素;判断元素是否存在;元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...
DataFrame结构 每一列都属于Series类型,不同列之间数据类型可以不一样,但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列,该列记录了每一行的索引 在DataFrame中,若列之间的元素个数不匹配,且使用Series填充时,在DataFrame里空值会显示为NaN;当列之间元素个数不匹配,并且不使用Series填充,会报错。在指定了index 属性显示情况下,会按照index的位置进行排序,默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。
606 0
|
8月前
|
Java 数据挖掘 数据处理
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
715 0
|
11月前
|
存储 监控 算法
基于 Python 跳表算法的局域网网络监控软件动态数据索引优化策略研究
局域网网络监控软件需高效处理终端行为数据,跳表作为一种基于概率平衡的动态数据结构,具备高效的插入、删除与查询性能(平均时间复杂度为O(log n)),适用于高频数据写入和随机查询场景。本文深入解析跳表原理,探讨其在局域网监控中的适配性,并提供基于Python的完整实现方案,优化终端会话管理,提升系统响应性能。
281 4
|
10月前
|
存储 数据采集 数据处理
Pandas与NumPy:Python数据处理的双剑合璧
Pandas与NumPy是Python数据科学的核心工具。NumPy以高效的多维数组支持数值计算,适用于大规模矩阵运算;Pandas则提供灵活的DataFrame结构,擅长处理表格型数据与缺失值。二者在性能与功能上各具优势,协同构建现代数据分析的技术基石。
773 0
|
人工智能 索引 Python
[oeasy]python091_列表_索引_index_中括号_索引函数
本文介绍了Python中列表与字符串的索引及index函数用法。通过range生成列表,使用索引[]访问和修改列表元素,index函数查找元素位置。字符串支持索引访问但不可直接修改。还探讨了16进制数在Python中的表示方法,以及日期、月份等特殊字符的Unicode范围。最后总结了列表与字符串操作的区别,并预告后续内容,提供蓝桥云课、GitHub和Gitee链接供进一步学习。
339 20
|
数据挖掘 数据处理 索引
Pandas数据重命名:列名与索引为标题
Pandas 是强大的数据分析工具,支持灵活的数据结构和操作。本文介绍如何使用 Pandas 对 `DataFrame` 的列名和索引进行重命名,包括直接赋值法、`rename()` 方法及索引修改。通过代码示例展示了具体操作,并讨论了常见问题如名称冲突、数据类型不匹配及 `inplace` 参数的使用。掌握这些技巧可使数据更清晰易懂,便于后续分析。
1689 29
|
Python
python pandas学习(一)
该代码段展示了四个主要操作:1) 删除指定列名,如商品id;2) 使用正则表达式模糊匹配并删除列,例如匹配订单商品名称1的列;3) 将毫秒级时间戳转换为带有时区调整的日期时间格式,并增加8小时以适应本地时区;4) 将列表转换为DataFrame后保存为Excel文件,文件路径和名称根据变量拼接而成。
246 3
|
存储 数据挖掘 数据处理
Python Pandas入门:行与列快速上手与优化技巧
Pandas是Python中强大的数据分析库,广泛应用于数据科学和数据分析领域。本文为初学者介绍Pandas的基本操作,包括安装、创建DataFrame、行与列的操作及优化技巧。通过实例讲解如何选择、添加、删除行与列,并提供链式操作、向量化处理、索引优化等高效使用Pandas的建议,帮助用户在实际工作中更便捷地处理数据。
528 2
|
数据采集 数据可视化 数据处理
Python数据科学:Pandas库入门与实践
Python数据科学:Pandas库入门与实践
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python数据科学实战:从Pandas到机器学习
Python数据科学实战:从Pandas到机器学习

推荐镜像

更多