dc=pd.read_csv("./amazon.csv",usecols=[6,13]) keyword = dc[da['product_name'].str.contains('usb')]怎样将keyword中的第0列字符串类型的数字中小于3.5的行提取出来
时间: 2024-02-11 14:09:45 浏览: 20
如果第 0 列是字符串类型的数字,你需要先将其转换成浮点型(或整型),然后再进行比较。可以使用 Pandas 库的 `astype()` 方法将字符串类型转换为浮点型,然后再进行比较。以下是代码示例:
```
import pandas as pd
# 读取 csv 文件
dc = pd.read_csv("./amazon.csv", usecols=[6, 13])
# 筛选出 product_name 中包含 "usb" 字符串的行
keyword = dc[dc['product_name'].str.contains('usb')]
# 将第 0 列转换为浮点型,然后筛选出小于 3.5 的行
result = keyword[keyword.iloc[:, 0].astype(float) < 3.5]
# 打印结果
print(result)
```
其中,`astype(float)` 将第 0 列转换为浮点型。这段代码会输出第 0 列字符串类型的数字中小于 3.5 的行。
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dc=pd.read_csv("./amazon.csv",usecols=[6,13]) keyword = dc[da['product_name'].str.contains('usb')]怎样将keyword中的第0列数字中小于3.5的行提取出来
你可以使用 Pandas 库的筛选功能,通过条件筛选出符合条件的行。其中,使用 loc 可以通过标签或布尔数组索引行,而使用 iloc 则可以通过整数位置索引行。你可以使用以下代码来实现:
```
import pandas as pd
# 读取 csv 文件
dc = pd.read_csv("./amazon.csv", usecols=[6,13])
# 筛选出 product_name 中包含 "usb" 字符串的行
keyword = dc[dc['product_name'].str.contains('usb')]
# 筛选出第 0 列数字中小于 3.5 的行
result = keyword.loc[keyword.iloc[:, 0] < 3.5]
# 打印结果
print(result)
```
其中,`iloc[:, 0]` 表示选取第 0 列,`loc[]` 中的条件表达式可以直接使用布尔数组。这段代码会输出第 0 列数字中小于 3.5 的行。
df = pd.read_csv('photovoltaic_data.csv', usecols=['DATE', 'DC_POWER']) df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE']) df.set_index('DATE', inplace=True)
这段代码的作用是读取名为`photovoltaic_data.csv`的CSV文件,该文件包含了两列数据:`DATE`和`DC_POWER`,并将`DATE`列的数据转换为时间格式,然后将其设置为数据框的索引。
具体的解释如下:
首先,使用`pd.read_csv`函数从CSV文件中读取数据,并且只读取`DATE`和`DC_POWER`两列数据,其他列将被忽略。读取后的数据将被存储在名为`df`的数据框中。
```python
df = pd.read_csv('photovoltaic_data.csv', usecols=['DATE', 'DC_POWER'])
```
接下来,使用`pd.to_datetime`函数将`DATE`列的数据转换为时间格式,并将其返回到`df['DATE']`列中。
```python
df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE'])
```
最后,使用`set_index`函数将`df['DATE']`列设置为数据框的索引。
```python
df.set_index('DATE', inplace=True)
```
这段代码的目的是为了方便后续对时间序列数据的处理和分析,将时间作为数据框的索引可以使得操作更加方便和高效。