筛选列名为“船舶类型”中的集装箱船的部分,并输出
时间: 2024-03-25 09:38:25 浏览: 131
如果你已经使用如下代码筛选出了列名为“船舶类型”中值为“集装箱船”的部分:
```python
subset = df[df['船舶类型'] == '集装箱船']
```
则可以使用 `print()` 函数输出该部分数据,如下所示:
```python
print(subset)
```
以上代码将输出值为“集装箱船”的部分数据集,其中每一行表示一艘集装箱船的数据。如果你只希望输出该部分数据集的前几行,可以在 `print()` 函数中传入 `head()` 方法,如下所示:
```python
print(subset.head())
```
以上代码将只输出值为“集装箱船”的部分数据集的前几行。你可以根据实际情况选择输出全部数据还是只输出部分数据。
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筛选列名为“船舶类型”中的集装箱船的部分
假设你的数据集为一个名为 `df` 的 pandas.DataFrame 对象,其中有一个列名为“船舶类型”,可以使用如下代码筛选出该列中值为“集装箱船”的部分:
```python
subset = df[df['船舶类型'] == '集装箱船']
```
以上代码中,`df['船舶类型']` 获取了“船舶类型”这一列的数据,而 `df[df['船舶类型'] == '集装箱船']` 则使用了布尔索引,只保留了值为“集装箱船”的部分。将上述代码执行后,得到的 `subset` 对象即为只包含值为“集装箱船”的部分的 DataFrame 对象。
筛选列名为“船舶类型”中的集装箱船的部分,并将这一列去重
如果你已经使用如下代码筛选出了列名为“船舶类型”中值为“集装箱船”的部分:
```python
subset = df[df['船舶类型'] == '集装箱船']
```
则可以使用 `drop_duplicates()` 方法去重,如下所示:
```python
subset = subset.drop_duplicates(subset=['船舶类型'])
```
以上代码将在 `subset` 对象上调用 `drop_duplicates()` 方法,并传入参数 `subset=['船舶类型']`,表示只对“船舶类型”这一列进行去重。执行完上述代码后,`subset` 对象中“船舶类型”这一列的元素将被去重,每个值只出现一次。如果你希望得到去重后的“船舶类型”列的唯一值,可以使用 `unique()` 方法,如下所示:
```python
unique_values = subset['船舶类型'].unique()
```
以上代码将从 `subset` 对象中获取“船舶类型”这一列,并调用 `unique()` 方法,得到该列中的唯一值。执行完上述代码后,`unique_values` 对象中将只包含去重后的“船舶类型”列的唯一值。
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