df = df.loc[df['exchange'].str.startswith(('A'))] df = df.loc[~df['ts_code'].str.startswith(('882'))] 合并成一句
时间: 2024-01-20 22:02:34 浏览: 26
可以使用逻辑运算符 "&" 来合并这两句代码,如下所示:
```
df = df.loc[df['exchange'].str.startswith(('A')) & ~df['ts_code'].str.startswith(('882'))]
```
这样就可以同时筛选出 `exchange` 列以 "A" 开头且 `ts_code` 列不以 "882" 开头的行。
相关问题
X = df.loc[]
这段代码不完整,它需要一个行索引值来选择数据框 df 中的某一行。例如,如果想要选择索引值为 0 的行,代码应该为:
```python
X = df.loc[0]
```
这将返回一个包含该行数据的序列或数据框,具体取决于 df 的结构。如果想要选择多行,可以在 loc 中传递一个行索引值的列表,例如:
```python
X = df.loc[[0, 1, 2]]
```
这将返回一个包含索引值为 0、1 和 2 的行组成的数据框。
y = df.loc['Survived']
这是一个pandas库的DataFrame对象中使用的.loc属性,表示通过标签索引选取数据。这个代码表示选取数据框df中索引标签为'Survived'的那一行,并将其赋值给变量y。注意,这样选取的结果是包含标签为'Survived'的那一行所有列的数据。如果只想要选取某一列,可以使用df.loc[:, 'Survived']这样的语法。