python数据筛选小于100的数据

你可以使用以下代码筛选出小于100的数据：

data = [10, 20, 30, 50, 80, 90, 100, 120, 150]
result = [x for x in data if x < 100]
print(result)

输出结果为：

[10, 20, 30, 50, 80, 90]

这里假设你有一个数据列表`data`，使用列表推导式筛选出所有小于100的数据，将它们存储在`result`列表中，并打印出来。

相关问题

python选择缺失数据小于100的股票

Python是一种高级编程语言，它在数据分析和挖掘领域中十分流行。当处理大量数据时，经常会遇到缺失数据的情况。在股票市场中，每只股票的数据量都非常大，但是其中可能会存在一些缺失数据，如果我们只想选择缺失数据小于100的股票，可以采用如下的Python代码实现：

1. 导入需要使用的库：

import pandas as pd

2. 读取股票数据：

df = pd.read_csv("stock.csv")

3. 统计每只股票缺失数据的数量：

missing_values = df.isna().sum()

4. 筛选缺失数据小于100的股票：

selected_stocks = missing_values[missing_values < 100].index.tolist()

5. 输出所选股票的代码和缺失数据数：

for stock in selected_stocks:
print("Stock code: ", stock)
print("Missing values: ", missing_values[stock])

以上代码首先导入了pandas库，用于读取和处理数据。然后通过read_csv()函数读取股票数据，得到了一个DataFrame类型的数据框。接下来，通过isna()函数判断每个单元格是否为缺失值，并用sum()函数将缺失值数量加总得到每只股票的缺失数据数。最后，根据缺失数据小于100的条件，筛选出所需的股票代码列表，输出对应的缺失数据数。

使用python筛选excel中日期小于2023.3月的数据

可以使用pandas库来筛选excel中日期小于2023.3月的数据，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 筛选日期小于2023.3月的数据
df = df[df['date'] < '2023-03-01']

# 输出筛选后的数据
print(df)

其中，'your_excel_file.xlsx'是你要读取的excel文件名，'date'是你要筛选的日期列名。