python的pandas库中如何计算每列出现最多的值_Python Pandas中根据列的值选取多行数据...

Pandas中根据列的值选取多行数据

# 选取等于某些值的行记录用 ==

df.loc[df['column_name'] == some_value]

# 选取某列是否是某一类型的数值用 isin

df.loc[df['column_name'].isin(some_values)]

# 多种条件的选取用 &

df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)]

# 选取不等于某些值的行记录用！=

df.loc[df['column_name'] != some_value]

# isin返回一系列的数值,如果要选择不符合这个条件的数值使用~

df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)]

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),

'B': 'one one two three two two one three'.split(),

'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})

print(df)

A B C D

0 foo one 0 0

1 bar one 1 2

2 foo two 2 4

3 bar three 3 6

4 foo two 4 8

5 bar two 5 10

6 foo one 6 12

7 foo three 7 14

print(df.loc[df['A'] == 'foo'])

A B C D

0 foo one 0 0

2 foo two 2 4

4 foo two 4 8

6 foo one 6 12

7 foo three 7 14

# 如果你想包括多个值，把它们放在一个list里面，然后使用isin

print(df.loc[df['B'].isin(['one','three'])])

A B C D

0 foo one 0 0

1 bar one 1 2

3 bar three 3 6

6 foo one 6 12

7 foo three 7 14

df = df.set_index(['B'])

print(df.loc['one'])

A B C D

one foo 0 0

one bar 1 2

one foo 6 12

A B C D

one foo 0 0

one bar 1 2

two foo 2 4

two foo 4 8

two bar 5 10

one foo 6 12

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python Pandas中根据列的值选取多行数据,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！

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