dataframe如何提取特定列等于特定值的其他列
就是怎么提取出来id=1时，S1和S2列的值，因为id后面还有等于其他的数据
dataframe如何提取特定列等于特定值的其他列
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阿_旭 2022-11-25 17:25关注不知道下面代码能否满足你的要求
import pandas as pd data = pd.DataFrame() select_data = data[data['id']==1][['s1','s2']]本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?评论 打赏解决 1无用举报 分享
- 2022-11-25 15:25回答 1 已采纳 不知道下面代码能否满足你的要求 import pandas as pd data = pd.DataFrame() select_data = data[data['id']==1][['s1','
- 2022-05-14 17:37回答 2 已采纳 可以用where()文件进行筛选：newData = df.where(cond = (df['mean']>=1)).dropna() 还可以多条件筛选： newData = df.where
- 2021-03-30 00:04回答 4 已采纳 通过str模块中判断前两位是否等于68 data = df[df['code'].str[0:2]!='68']
- 2024-02-24 08:49高斯小哥的博客 【Python Pandas实战】 筛选与删除DataFrame中的特定值行与列！ 使用布尔索引，你可以迅速定位到符合条件的行。同时，️ drop 方法则能帮助你轻松删除这些行。不仅如此，我们还将展示如何筛选和删除特定值的列，让...
- 2021-05-14 15:44回答 3 已采纳 import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame([47601, 2171, 79059, 10236, 4240, -5545,
- 2019-08-01 17:49回答 2 已采纳 您好，我建立了一个与你类似的DataFrame，大致的与您对应一下，希望能够帮到您。为了对应您后续补充的问题，其中2019-03-01和2018-06-30是各有一个股票无数据的。 **我的数据
- 2022-04-24 10:52回答 1 已采纳 不是提示你了， 看下你的数据里面有没有'Module-A'这一列
- 2022-07-31 08:05刘经纬老师的博客 期待大家提出宝贵改进建议，互相交流，收获更大。...A选项result1为df每列不同值的个数。B选项result2为df每行不同值的个数。C选项result3为df每行不同值的个数。【小白从小学Python、C、Java】【Python-数据分析】...
- 2022-03-21 23:55回答 2 已采纳 print(frame['b'])print(frame.iloc[:, 1])print(frame.loc[:, 'b'])
- 2022-07-19 22:01回答 2 已采纳 import pandas as pd data={'one':['xvks','vdvs, bmw','jydv, audi','rexe '], 'two':[325,854,276
- 2021-09-23 18:03回答 1 已采纳 groupby max
- 2023-05-23 07:45爱编程的喵喵的博客 本文主要介绍了筛选DataFrame出某一列包含字符串的所有行的实战代码，希望能对学习Pandas的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
- 2022-01-18 18:36回答 4 已采纳 看了你贴的数据了， 的确是数值型 ， 改一下字典构造 import pandas as pd # 初始化数据 data_str = '''Col1,Col2,Col3,Col4 A,2021/1/1
- 2022-07-12 08:27刘经纬老师的博客 将DataFrame按某列值排序 df.sort_values()选择题 关于以下代码说法错误的是? import pandas as pd df = pd.DataFrame({'age':[21,23,22],'score':[91,90,92]}) print(df) print("【inplace=False】df") df1=df.sort...
- 2019-04-27 23:02Sun_Sherry的博客 DataFrame也是一种不可变的分布式数据集，类似于Python Pandas中的DataFrame和关系数据库中的表。在分布式数据集上施加表结构之后，就可以使用Spark SQL查询结构化的数据或者使用Spark表达式方法。 1. Spark SQL...
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