发布日期：2025-01-04 11:31    点击次数：161

pandas提取数据的6种方法 pandas是Python数据分析必备工具，它有强大的数据清洗能力，往往能用非常少的代码实现较复杂的数据处理。 五个方面： 比较运算：、<、>、>=、<=、!=范围运算：between(left,right)字符筛选:str.contains(pattern或字符串,na=False)逻辑运算：&（与）、|（或）、not(取反)比较函数：eq, ne, le, lt, ge, gt（相当于,=!，<=，<，>=，>） apply和isin函数 编码使用的是Jupyter Notebook，可支持网页编辑，会在后续的文章中写使用方法~~~ 首先读取数据 data.dtypes可以获取数据类型 1.筛选性别为’男’的数据 ①第一种方法，用比较运算符‘==’： ②第二种方法，用比较函数’eq’： 2.筛选入学年份小于等于2017的数据 ①第一种方法，用比较运算符‘<=’: ②第二种方法，用比较函数’le’： 3.筛选入学年份大于2017的数据 ②第二种方法，用比较函数’ge’： 4.筛选除姓名’王五’外的数据 ①第一种方法，用比较运算符‘!=’: ②第二种方法，用比较函数’ne’: ！！！数据更改！！！ 5.筛选2018年9月的入学的学生 ①第一种方法，用逻辑运算符号’>’ ‘<‘和’&’： Pandasdatetime64[ns]不能直接与datetime.date相比，需要用pd.Timestamp进行转化 ②第二种，用比较函数’gt’‘lt’和’&’: ③第三种，用apply函数实现: ④第四种，用between函数实现: 6.筛选“班级”包含’1503’的数据 ①第一种，用contains函数： ②第二种，用isin函数： 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。