怎样在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代码示例

在任何机器学习或数据科学项目中处理大型数据集时，都需要在特征中搜索某些值，而对于这些值，我们需要从其他特征中获取值。

在数据集中搜索值可能听起来很复杂，但 Python Pandas 让它变得简单。

下面的 Python Pandas 代码执行以下操作：

• 1. 创建数据字典并将其转换为 Dataframe
• 2. 使用“where”函数过滤出所需的数据列。pandas.DataFrame.where() 函数类似于 if-then 惯用语，它检查条件以相应地返回结果。

用于在DataFrame中查找值的 Python Pandas示例代码

下面是 python 中的 pandas 代码，用于在 Pandas DataFrame 列中搜索值 -

第 1 步 - 导入库

import pandas as pd

我们只导入了此代码示例所需的 python pandas 库。

第 2 步 - 设置数据

我们已经创建了一个数据字典并将其传递给 pd.DataFrame 以创建一个包含“first_name”、“last_name”、“age”、“Comedy_Score”和“Rating_Score”列的数据框。

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

我们在特征 Rating_Score 中搜索值小于 50 的数据，对于这些值，我们在 comedy_Score 中选择相应的值。

print(df['Comedy_Score'].where(df['Rating_Score'] < 50))

输出如下所示 -

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 列数值大小筛选

import pandas as pd
data = [[1,2],[2,3],[3,4],[-3,4],[-2,3]]
column = ['a','b']
df = pd.DataFrame(data,columns=column)
#筛选a列绝对值大于2的数
v = df[abs(df['a']) > 2]
print(v['a'])

打印出来的结果是

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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