Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据

微信公众号原文

系统:Windows 7
语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64
编辑器:pycharm-community-2016.3.2

  • 这个系列讲讲Python的科学计算版块
  • 今天讲讲pandas模块:获取DataFrame部分行

Part 1:示例

  1. 已知一个DataFrame,想获取其中满足条件的行
  2. 从结果中可以知道,只保留了df中的前3行数据

执行结果

1.png

Part 2:代码

import pandas as pd

dict_1 = {"quality_1": ["pos_1", "pos_2", "pos_3", "pos_4", "pos_5"],
          "measure_value": [6, 4, 6, 3.5, 2.5],
          "up_tol": [5, 5, 3, 3, 2],
          "down_tol": [-5, -5, -3, -3, 2]}

list_1 = ["pos_1", "pos_2", "pos_3"]

df = pd.DataFrame(dict_1, columns=["quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol"])
print(df)

print("\n只取需要的数据:")
df_2 = df[df["quality_1"].isin(list_1)]
print(df_2)

代码截图

2.png

Part 3:部分代码解读

  1. df_2 = df[df["quality_1"].isin(list_1)],从代码中可以看出,是以quality_1列作为筛选条件的,取quality_1列值为["pos_1", "pos_2", "pos_3"]
  2. df = pd.DataFrame(dict_1, columns=["quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol"])由字典创建DataFrame,并且指定了列的排序

本文为原创作品,欢迎分享朋友圈

长按图片识别二维码,关注本公众号
Python 优雅 帅气


12x0.8.jpg
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 218,640评论 6 507
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,254评论 3 395
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 165,011评论 0 355
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,755评论 1 294
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,774评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,610评论 1 305
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,352评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,257评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,717评论 1 315
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,894评论 3 336
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,021评论 1 350
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,735评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,354评论 3 330
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,936评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,054评论 1 270
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,224评论 3 371
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,974评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容