我想将下面列值为0的 所有数据 取出 作为sql 查询条件,但执行后所有数据全更新了
怎样能单独判断等于0，与不等于0的 两种数据 做成两张表
执行的时候将所有等于0 或不等与0的全更新了
pandas 判断列值为0的 数据
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- 2022-02-27 14:40回答 1 已采纳 用apply 和 lambda 实现 import pandas as pd def check_data(x): if x[0]>x[1]: return 1
- 2022-03-28 13:38回答 2 已采纳 df = df[df["id"].map(lambda x:False if x in [201,202] else True)]
- 2022-07-16 16:26回答 1 已采纳 df.apply(wrong_cl ,axis=1) import re def wrong_cl(data): issue = re.findall(r'.*?(接口|商品).*?', d
- 2020-09-20 11:46总结一下，Pandas DataFrame的`apply()`函数为我们提供了灵活的方式处理数据，可以基于多列条件生成新的列。无论是对整行应用自定义函数还是对单个Series应用，都是进行复杂数据操作的有效工具。在实际的数据分析...
- 2019-03-11 22:13回答 1 已采纳 用str.len方法来获取长度： ``` import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame,Serie
- 2021-01-19 21:36回答 1 已采纳 在apply得函数里用try except 然后打印一下报错得行号就知道哪一行是float了
- 2022-06-01 11:11回答 3 已采纳 解决方法 1、使用StyleFrame（包装 pandas），您可以将 excel 文件读入数据框，而不会丢失样式数据。 考虑以下工作表： 在此处输入图像描述 以及以下代码： from stylef
- 2020-09-19 23:30了解如何判断Pandas中的数据是否为NaN值是非常重要的技能。在本篇文章中，我们将深入探讨几种判断Pandas数据是否为NaN值的方法。 首先，`pd.isnull()` 是Pandas库中用于检查数据是否为NaN的一个内置函数。这个函数...
- 2021-01-25 16:15回答 1 已采纳 import pandas as pd df=pd.DataFrame() df['输入']=input_number df['target']=output_number df['输出']=ta
- 回答 1 已采纳 读取excel的代码就省略了，原理就是把“A列”抽出来使用series的map方法，生成新的一列数据，再添加回dataframe，取名“B列” def fun(s): if "京东" in s
- 2021-10-26 11:34回答 2 已采纳 def merge(a, b): return a if a else b df['合并大区'] = df.apply(lambda row:merge(row['a'], row['b']
- 2020-05-24 18:19https://www.zhihu.com/search?type=content&q=pandas%20%E5%88%97%E4%B8%AD%E5%A4%A7%E4%BA%8E0
- 2022-10-26 10:20回答 1 已采纳 这样写是不是就达到你想要的效果了？ df.loc[(df['B列'].str.contains(list1))&(~df['B列'].str.contains(list2))&(df['C列']>
- 2020-09-20 15:15在Python的Pandas库中，处理缺失值是数据分析过程中常见的任务。Pandas提供了多种方法来检测、处理和填充缺失值。本篇文章将详细介绍如何利用Pandas找到数据集中缺失值的位置。 首先，我们要知道Pandas使用`NaN`...
- 2020-12-09 13:19weixin_39535557的博客 Apple iPhone 11 (A2223) 128GB 黑色 移动联通电信4G手机 双卡双待4999元包邮去购买 >在pandas中怎么样实现...pandas中获取数据的有以下几种方法：布尔索引位置索引标签索引使用API假设数据如下:import pandas ...
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（查看结题原因） 12月9日-
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12月8日
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