python的pandas里如何在一个column里取相同的东西并提取出来
时间: 2023-11-22 11:54:23 浏览: 33
你可以使用pandas的groupby方法来实现在一个column里取相同的东西并提取出来。例如,如果你想要在一个名为"column_name"的column里取相同的字符串,并将它们提取出来,可以使用以下代码:
```python
df.groupby('column_name')['column_name'].apply(lambda x: ','.join(set(x)))
```
这将返回一个包含所有相同字符串的逗号分隔列表的Series对象。你可以将其赋给一个新的column,如下所示:
```python
df['new_column'] = df.groupby('column_name')['column_name'].apply(lambda x: ','.join(set(x)))
```
这将在原始数据框中添加一个新的名为"new_column"的column,其中包含所有相同字符串的逗号分隔列表。
相关问题
将两个csv表格中的两列数据里数字相同的行提取出来 python
你好!我明白您的要求,可以为您提供解决方案。
首先,您需要使用Python中的pandas库来读取和处理CSV文件。然后,您可以使用merge()函数将两个CSV文件按照相同的数字列进行合并。最后,您可以使用loc()函数来提取符合要求的行。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
# 合并两个表格
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='number_column')
# 提取符合要求的行
result_df = merged_df.loc[merged_df['number_column'] == 123]
# 将结果保存到新的CSV文件中
result_df.to_csv('result.csv', index=False)
```
其中,'file1.csv'和'file2.csv'是您的两个CSV文件的文件名,'number_column'是您想要进行比较的数字列的列名,123是您想要提取的数字。
希望这可以解决您的问题!如果您还有其他问题,可以继续向我提问。
python提取文件夹里多个excel文件并筛选数据
以下是一个示例代码,可以提取文件夹中的多个excel文件,并筛选数据:
```python
import os
import pandas as pd
# 设置文件夹路径
folder_path = "your_folder_path"
# 获取文件夹中所有的excel文件
files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]
# 定义筛选条件
condition = "your_condition"
# 循环读取每个excel文件中的数据,并筛选符合条件的数据
for file in files:
file_path = os.path.join(folder_path, file)
df = pd.read_excel(file_path)
filtered_df = df[df['column_name'].str.contains(condition)]
# 处理筛选结果
```
其中,需要替换的部分为`your_folder_path`和`your_condition`,分别代表文件夹路径和筛选条件。此示例代码使用pandas库读取excel文件,筛选时根据某一列的关键字是否包含条件来判断。在实际使用中,可以根据需要修改条件和处理筛选结果的代码。