Python之根据条件筛选特定行(python筛选在某时间段内的行)

网友投稿 2851 2022-09-21

Python之根据条件筛选特定行(python筛选在某时间段内的行)

Python之根据条件筛选特定行(python筛选在某时间段内的行)

原博客链接https://blog.csdn-/u010770993/article/details/70312506

一、选取几列组成新的dataframe:

  df = df[['A列列名', 'S列列名', 'H列列名']]

二、选取某列'STATUS'里面元素为"ACTIVE"的行,即删掉列STATUS元素不是ACTIVE的行

  df = df[df['STATUS'] == "ACTIVE"]

 (单项条件搜索,类似SELECT ALL WHERE df.STATUS = ACTIVE)

三、选取'BADTHING'列为元素空的行,即去掉BADTHING所在列中的空行所在行数据,组成一个新的dataframe

  df = df[df['BADTHING'].isnull()]

 (空值搜索)

四、选取GOODREASON列元素为列表['quality', 'cheap']内元素的行,即可用特定列表内容进行筛选

  df = df[df['GOODREASON'].isin(['quality', 'cheap'])]

 (多项条件搜索,类似SELECT ALL WHERE df.GOODREASON= quality AND cheap)

五、分组并进行遍历,运用groupby和for:

  groupByNew = df.groupby('CITY', sort=False)

  for name, groupData in groupByNew:

    # TODO …… ……

  如代码所示,我们可以对dataframe以某列'CITY'进行分组。我们如何取出某组的数据呢?当然是用

  for循环。取出来的name即是组名,而groupData同样是一个dataframe,可以进行更进一步操作。

六、对Series数据进行排序:

  series= series.sort_values(ascending=False)  # 进行从大到小排序

进阶:关于groupby的一些信息:

  在进行groupby运算后,直接打印会得一个object信息,添加groups参数后

  print df.groupby(by=['CITY']).groups

  打印出来会是带group标签和原数据行标签(也就是原来dataframe里面对应行的index)的组合信息:

  {'BEIJING': [25998L, 26134L, 26135L, 26235L, 26340L], 'SHANGHAI': [33370L, 33426L, 33541L], 'CHENGDU': [26153L]

  我们可以看到,按照groups来print,得出city为北京的情况下,对应原来的行标签第25998行、26134行等

  即使指定了某列:

  print df.groupby(by=['CITY'])['QUANTITY'].groups

  依然会得出相同的结果:

  {'BEIJING': [25998L, 26134L, 26135L, 26235L, 26340L], 'SHANGHAI': [33370L, 33426L, 33541L], 'CHENGDU': [26153L]

  除非我们把每个分组的所有行都整理成一行,如用sum来求和:

  print df.groupby(by=['CITY'])['QUANTITY'].sum()

  这样就可以成功转换成dataframe了:

  CITY

  BEIJING        5

  SHANGHAI  207

  CHENGDU   518

  ……

汇总说明如下:

print '----------NEW------------\n', type(df.groupby(by=['CITY']))

print '----------NEW------------\n', type(df.groupby(by=['CITY']).sum())

print '----------NEW------------\n', type(df.groupby(by=['CITY'])['QUANTITY'])

print '----------NEW------------\n', type(df.groupby(by=['CITY'])['QUANTITY'].sum())

所得结果为:

----------NEW------------

----------NEW------------

----------NEW------------

----------NEW------------

说明:

一个dataframe经过groupby以后得到的类型是pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy。而用for in循环取出的每个项的类型是pandas.core.frame.DataFrame

一个dataframe经过groupby再进行sum以后仍然是dataframe(不过具体通过那一列来sum有待考证)

一个dataframe经过groupby以后再进行列选取,得到的是pandas.core.groupby.SeriesGroupBy类型。可知用for in循环取出的是pandas.core.series.Series

一个series经过groupby再进行sum以后仍然是series

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