给我一个pandas选取含有特定信息的行的代码例子
时间: 2024-02-13 18:08:00 浏览: 153
当你想要选取 DataFrame 中某一列包含有特定信息的行时,可以使用 Pandas 的 str.contains() 函数。
例如,如果我们有一个 DataFrame df,其中一列叫做 "Name",我们想选取 "Name" 列包含 "John" 的所有行,可以这样写:
```python
df[df['Name'].str.contains('John')]
```
这将返回一个 DataFrame,其中 "Name" 列包含 "John" 的所有行。你也可以使用正则表达式来匹配更复杂的模式。
注意,str.contains() 函数默认区分大小写。如果你想不区分大小写,请使用参数 case=False。
例如,如果我们想选取 "Name" 列不区分大小写地包含 "john" 的所有行,可以这样写:
```python
df[df['Name'].str.contains('john', case=False)]
```
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给我一个pandas计算选取含有特定信息的行的总数代码例子
当你想计算 DataFrame 中某一列包含有特定信息的行的总数时,可以使用 Pandas 的 str.contains() 函数和 sum() 函数。
例如,如果我们有一个 DataFrame df,其中一列叫做 "Name",我们想计算 "Name" 列包含 "John" 的行的总数,可以这样写:
```python
count = (df['Name'].str.contains('John')).sum()
print(count)
```
这将返回 "Name" 列包含 "John" 的行的总数。你也可以使用正则表达式来匹配更复杂的模式。
注意,str.contains() 函数默认区分大小写。如果你想不区分大小写,请使用参数 case=False。
例如,如果我们想计算 "Name" 列不区分大小写地包含 "john" 的行的总数,可以这样写:
```python
count = (df['Name'].str.contains('john', case=False)).sum()
print(count)
```
pandas根据条件选取特定条件的行
好的,关于pandas根据条件选取特定条件的行,可以使用DataFrame的 loc 和 iloc 方法,配合布尔索引进行筛选。例如,可以使用 loc 方法选取符合某个条件(例如某一列的值等于某个特定值)的行,例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], columns=["A", "B", "C"])
selected_rows = df.loc[df["A"] > 3]
print(selected_rows)
```
这个例子是选取了 DataFrame 中列 A 大于 3 的所有行。iloc 方法则是根据行号进行选取,例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], columns=["A", "B", "C"])
selected_rows = df.iloc[[0, 2]]
print(selected_rows)
```
这个例子是选取了 DataFrame 中行号为 0 和 2 的行。