python数据框筛选行列

Ⅰ 用python对部分数据分析，读取其中一列并且按照取值范围选取一部分

最快回答能够把数据都打印出来。已经满足要求了。

不过通常处理数据还希望把这些数据保存起来。如果方便进行矩阵操作的话，最好用numpy库。

importnumpyasnp
f=open('yuanshi.data')
data=[line.split()forlineinf]
x=np.array(data,dtype='float')
idx=np.where((x[:,2]<3)&(x[:,2]>1))
printx[:,2][idx]

要想加5，直接x[:,2][idx]+5

Ⅱ 想用Python对csv表格中的某一列数据进行关键词筛选

line[1].decode('utf-8').find( u'希区柯克')>=0
表示当前数据包含有所查找的字符串'希区柯克'

Ⅲ python判断数据框有几行几列

如果你的第一列是group by好的，那用一个last_row_index和current_row_index可以O(n)搞定合并，譬如说
int last=0;
int current=1;
while(current<numbers.GetLengths(0))
{
if(numbers[last][0]==numbers[current][0])
{
for(int i=1;i<numbers.GetLengths(1);i++)
{
numbers[last][i]+=numbers[current][i];
}
}
else
{
last++;
for(int i=0;i<numbers.GetLengths(1);i++)
{
numbers[last][i]=numbers[current][i];
}
}
current++;
}

Ⅳ python 筛选数据

Ⅳ python数据处理怎么筛选掉nan空值

既然我们认为空值和空格都代表无数据，那么可以先得到这两种情况下的布尔数组。
这里，我们的DataFrame类型的数据集为df，其中有一个变量VIN，那么取得空值和空格的布尔数组为NONE_VIN。然后通过该布尔数组，就能得到我们要的数据了
NONE_VIN = (df["VIN"].isnull()) | (df["VIN"].apply(lambda x: str(x).isspace()))
df_null = df[NONE_VIN]
df_not_null = df[~NONE_VIN]

Ⅵ python 矩阵操作， 筛选符合条件的行

我举个简单的例子：

取出含有元素0的所有行

importnumpyasnp
x=np.array([[1,2,3,4,0],[2,3,4,5,6],[0,1,2,3,4]])
b=[]
forrowinx:
foriinrow:
ifi==0:
b.append(row)
printb

PS G:Python learning-Q> python ex.py

[array([1, 2, 3, 4, 0]), array([0, 1, 2, 3, 4])]

Ⅶ 怎样用python实现从一个列表筛选数

统计一个列表中每一个元素的个数在Python里有两种实现方式，
第一种是新建一个dict，键是列表中的元素，值是统计的个数，然后遍历list。

Ⅷ python想统计数据框中指定一列的频数,要使用以下哪个函数

Python想统计数据框中指定的一列数，那么再说函数的时候，你可以使用if函数或者是其他的函数都可以。

Ⅸ python以一列作为筛选条件，输出另一列的值

把楼上那个圆括号改成方括号就行了
df[df['level_0']=0]['result']
还有np.where()函数可以用。

Ⅹ python 特定 行列 文本 筛选

#openfile
fin=open("file01.txt","r")
fout=open("file02.txt","w")
#init
count_AG=0
count_AT=0
count_AC=0
#datalines
forlineinfin:
dat_in=line.split()
ifint(dat_in[5])>=3andfloat(dat_in[7])>=0.1:
fout.write(line)
#closefile
fin.close()
fout.close()