pandas 某列資料篩選

阿新 • • 發佈：2019-01-15

#將某一行的編碼格式設定為 utf-8,支援中文顯示和查詢

stock_data['name'] = [i.encode('utf8') for i in stock_data['name']]

#判斷一列中的字元資訊，並刪除改行

 for index,row in stock_data.iterrows():
     if '退市'in row['name']:
         stock_data.drop(index,axis=0,inplace=True)

#將某一行的編碼格式設定為 utf-8,支援中文顯示和查詢 stock_data['name'] = [i.encode('utf8') for i in stock_data['name']]#判斷一列中的字元資訊，並刪除改行 for index,row in stock_

csv是Comma-Separated Values的縮寫，是用文字檔案形式儲存的表格資料，比如如下的表格：就可以儲存為csv檔案，檔案內容是：No.,Name,Age,Score 1,Apple,12,98 2,Ben,13,97 3,Celia,14,96 4,D

select ID,Username,namer=(case when(score<='50') then '實習' when(score>'50' and score<='500' ) then

先講下我遇到的情況：有一張表a，已經存在一個欄位該欄位是date型別，需求將該欄位改為varchar2（）型別，我們都知道， Oracle在該欄位有值情況是不可以更新資料的，如果你不在乎該欄位在表

test.csv檔案內容: 1,2, 1,54 89,5 6,7,9 程式碼： import pandas as pd import numpy as np import re def f

UPDATE 表名 SET 要修改的列名 = CASE 標識列 WHEN 標識列的值 THEN '要修改的值' WHEN 標識列的值 THEN '要修改的值' END WHERE (標識列>=1 and 標識列<=3) 例如：要依據id值

1， update dxxx d set d.tydm=null 2， update dxxx d set d.tydm=replace(tydm,'？','') 3， update dxxx d

1、首先需要匯入js <script src="http://oss.sheetjs.com/js-xlsx/xlsx.full.min.js"></script> 2

顯示結果預覽：如上圖：將R15101裝置按FAULT_LEVEL中的FAULT/WARNING兩種結果統計後，以柱狀圖的形

result[(result.CREATE_TIME > pd.to_datetime('2018-07')) & (result.CREATE_TIME < pd.to_datetime('2018-08'))] 如果要使用與（and），用符號&表示，如df.A&n

最近發現，對於pandas中的NaN值是無法使用直接的==np.nan來判斷空值，以為在數學中，inf==inf，而nan != nan，可以通過編寫程式碼中發現下面的情況。 >>> np.nan == np.nan False 那麼我們在判斷一個值為空值的可以下面的形

除了可以用上一篇介紹的groupby方法以外，還可以使用df的query查詢。比如： #查詢UNIT_ID列中值為“10102”的所有行 res_df = df.query('UNIT_ID

我之前爬了智聯的資訊，因為需要找工作，爬了好幾天的，但是我發現，幾天前的都不理會你的簡歷，所以我就用pandas按時間進行篩選。很簡單的一段程式，但是我們這行就是學一點記一點會一點。一般科技公司是不允許你帶優盤把你曾經的工作成品拷貝走的，被發現的話，後果更嚴重，

假設有這個表格，要求統計合同類的總數和對應的總金額。一般我們會使用正則來篩選出來，那有別的方法嗎？我們可以使用str.contains來檢查是否含有“合同”：名稱金額年份0 購房合同 100 20181 施工合同 1000

往往有些時候，我們把資料從資料庫讀取出來，顯示到table裡面，而此時來了個新需求，要在一個搜尋框內輸入關鍵字，表格的內容進行即時的篩選。而即時觸發進行資料庫的查詢，再回調顯示，就顯得慢，拖累伺服器，降低使用者體驗度，這時，要是有個純js操作，進行表格某列的即時篩選，這樣

在《pandas資料框，統計某列資料與其他檔案對應關係的個數》之後，我發覺簡單版的元素個數統計問題沒有說清楚，就在這裡介紹兩個統計pandas資料框裡面列、行元素個數的方法：程式碼如下：import pandas as pd import numpy as np df =

select running_time, running_user, algorithm_id, algorithm_list_id, name1, name2, ROWNUM, wm_concat(t

定義了一個函式findname.py,獲得含有關鍵字的列表名稱，並返回list最大值； def fnn(names, keys): k = [] for name in names: #迴圈獲得屬性為value的值 s = na

1、批量向jd這個文件新增操作屬性為state 值為0的列這裡預設為double型別 db.jd_goods_code.update( {"state" : {$exists : false}}, {"$set" : {"state" : 0}}, fals