df_filtered = df.query("status != '交易关闭' and amount != 0.00")这个代码中的不等于并没有生效

根据你提供的代码，我猜测你的数据集中包含了 `status` 和 `amount` 两个列。你的代码意图是过滤掉 `status` 列中值为 `'交易关闭'` 以及 `amount` 列中值为 `0.00` 的行，并将过滤后的结果保存到一个名为 `df_filtered` 的 DataFrame 中。

如果你发现这个代码没有达到你的预期效果，可能有以下几个原因：

1. `status` 列中的值不是字符串类型，而是其他类型，如数字或日期。在这种情况下，`!=` 不会按照你的预期工作，因为它只能用于比较字符串类型的数据。你可以使用其他比较运算符来比较不同类型的数据，例如 `>`, `<`, `>=`, `<=` 等。

2. `amount` 列中的值可能不是精确的 `0.00`，而是稍微偏离这个值。这是由于浮点数的精度问题导致的。你可以尝试使用更加严格的条件来过滤数据，例如 `amount.abs() > 0.001`。这个条件的意思是只要 `amount` 的绝对值大于 0.001，就认为这个值不等于 0。

3. 数据集中可能存在缺失值（NaN）。这种情况下，即使一行数据的 `status` 值是 `'交易关闭'` 或 `amount` 值是 `0.00`，它也不会被过滤掉。你可以使用 `dropna()` 方法先删除缺失值，然后再进行过滤操作。

希望这些提示对你有帮助！如果你有其他问题，请随时问我。

相关问题

# 删除指定列 df2_drop=df2.drop(['文物采样点'], axis=1) df3_drop=df3.drop(['文物编号', '表面风化'], axis=1) # 指定列数据求和 df2_sum = df2_drop.sum df3_sum = df3_drop.sum # 筛选保留85~105区间内的数据 df2_filtered = df2[(df2['column_name'] < 85) | (df2['column_name'] > 105)] df3_filtered = df3[(df3['column_name'] < 85) | (df3['column_name'] > 105)] # 输出不符合要求的物品名称 df2_filtered_names = df2_filtered['item_name'].tolist() df3_filtered_names = df3_filtered['item_name'].tolist() print('df2中不符合要求的物品名称：', df2_filtered_names) print('df3中不符合要求的物品名称：', df3_filtered_names)，以上代码出现了问题，考考你看看怎么修正

在上面的代码中，`df2_sum = df2_drop.sum` 和 `df3_sum = df3_drop.sum` 这两行代码没有调用 sum() 方法，应该修改为 `df2_sum = df2_drop.sum()` 和 `df3_sum = df3_drop.sum()`。

另外，`df2['column_name']` 和 `df3['column_name']` 中的 `column_name` 应该替换为实际的列名。例如，如果想要筛选 'value' 列中的数据，应该使用 `df2['value']`。

最后，逻辑中筛选保留85~105区间内的数据的代码是错误的，应该使用 `df2_filtered = df2[(df2['value'] >= 85) & (df2['value'] <= 105)]` 和 `df3_filtered = df3[(df3['value'] >= 85) & (df3['value'] <= 105)]`。这样可以筛选出 'value' 列中值在 85~105 区间内的数据。

下面是修改后的代码：

# 删除指定列
df2_drop = df2.drop(['文物采样点'], axis=1)
df3_drop = df3.drop(['文物编号', '表面风化'], axis=1)

# 指定列数据求和
df2_sum = df2_drop.sum()
df3_sum = df3_drop.sum()

# 筛选保留85~105区间内的数据
df2_filtered = df2[(df2['value'] >= 85) & (df2['value'] <= 105)]
df3_filtered = df3[(df3['value'] >= 85) & (df3['value'] <= 105)]

# 输出不符合要求的物品名称
df2_filtered_names = df2_filtered['item_name'].tolist()
df3_filtered_names = df3_filtered['item_name'].tolist()
print('df2中不符合要求的物品名称：', df2_filtered_names)
print('df3中不符合要求的物品名称：', df3_filtered_names)

df_daily = pd.read_csv('ff1.csv') 怎么使用

df_daily = pd.read_csv('ff1.csv') 是一个使用pandas库中的read_csv函数来读取名为'ff1.csv'的CSV文件，并将其存储为一个DataFrame对象df_daily的代码。

使用这段代码，你可以将一个CSV文件加载到一个DataFrame对象中，以便进行数据分析和处理。以下是一些常见的用法和操作：

1. 读取CSV文件：
df_daily = pd.read_csv('ff1.csv')

2. 查看DataFrame的前几行：
df_daily.head()

3. 查看DataFrame的整体信息：
df_daily.info()

4. 查看DataFrame的列名：
df_daily.columns

5. 访问特定列的数据：
df_daily['column_name']

6. 进行数据筛选和过滤：
filtered_data = df_daily[df_daily['column_name'] > 10]

7. 对DataFrame进行排序：
sorted_data = df_daily.sort_values(by='column_name', ascending=False)

8. 对DataFrame进行统计计算：
mean_value = df_daily['column_name'].mean()
max_value = df_daily['column_name'].max()
min_value = df_daily['column_name'].min()

9. 对DataFrame进行数据可视化：
df_daily['column_name'].plot(kind='line')