dataframe筛选取反
时间: 2023-12-03 08:38:09 浏览: 96
在Pandas中,我们可以使用条件语句来筛选DataFrame中的数据。而取反操作可以通过使用“~”符号来实现。具体来说,我们可以使用“~”符号来否定一个条件语句,从而筛选出不符合该条件的数据。例如,可以使用以下代码来实现基于一个或多个条件来筛选数据,并取反操作:
```python
newdf = df[~((df.产品 == "纺织") & (df.产量 > 50))]
```
上述代码中,我们首先使用“&”符号来连接两个条件语句,然后使用“~”符号来否定这个条件语句,最后将结果赋值给一个新的DataFrame对象newdf。这个新的DataFrame对象包含了不符合条件的所有数据行。
相关问题
dataframe筛选指定
回答: 要筛选DataFrame中指定的行或列,可以使用不同的方法。引用\[1\]中提到了几种常见的筛选方法。首先,可以使用.loc方法根据索引进行筛选,例如df.loc\['000002.SZ', :\]可以获取索引为'000002.SZ'的行。另外,可以使用布尔条件进行筛选,例如df.loc\[df\['code'\]=='000002.SZ'\]可以筛选出code列等于'000002.SZ'的行。引用\[2\]中的代码示例展示了如何筛选某个字段包含某个字符的行,通过使用apply和lambda函数来实现。最后,引用\[3\]中提到了一些其他的筛选方法,如使用isin来筛选出列值属于某个范围内的行,使用!=来筛选出列值不等于某个值的行,以及使用~取反来筛选出列值不属于某个值的行。根据具体的需求,可以选择适合的筛选方法来操作DataFrame。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [DataFrame筛选出指定列值的行](https://blog.csdn.net/guotianqing/article/details/119917236)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [dataframe 筛选数据字段包涵数据](https://blog.csdn.net/weixin_44786530/article/details/122327854)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
dataframe 按字符筛选行数据
要按字符筛选行数据,可以使用 Pandas 中的字符串方法和布尔索引来实现。
假设有一个 DataFrame,其中包含一个字符串列 `name`,我们想要筛选出 `name` 列中包含特定字符的行数据,可以使用 `str.contains()` 方法来实现。例如,如果我们想要筛选出 `name` 列中包含字符 `"John"` 的行数据,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['John Smith', 'Jane Doe', 'Bob Johnson']})
# 使用 str.contains() 方法筛选出包含字符 "John" 的行数据
filtered_df = df[df['name'].str.contains('John')]
print(filtered_df)
```
输出结果为:
```
name
0 John Smith
2 Bob Johnson
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个包含字符串列 `name` 的 DataFrame。然后,我们使用 `str.contains()` 方法来筛选出包含字符 `"John"` 的行数据,并将结果保存到 `filtered_df` 变量中。最后,我们打印出 `filtered_df` 变量,输出结果为包含字符 `"John"` 的行数据。
如果要筛选出不包含特定字符的行数据,可以使用 `~` 运算符来取反。例如,如果我们想要筛选出 `name` 列中不包含字符 `"John"` 的行数据,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['John Smith', 'Jane Doe', 'Bob Johnson']})
# 使用 str.contains() 方法筛选出不包含字符 "John" 的行数据
filtered_df = df[~df['name'].str.contains('John')]
print(filtered_df)
```
输出结果为:
```
name
1 Jane Doe
```
在上面的代码中,我们使用 `~` 运算符对包含字符 `"John"` 的行数据取反,从而得到不包含字符 `"John"` 的行数据。最后,我们打印出 `filtered_df` 变量,输出结果为不包含字符 `"John"` 的行数据。