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还是用图说话
A文件:
比如,我想筛选出“设计井别”、“投产井别”、“目前井别”三列数据都为11的数据,结果如下:
当然,这里的筛选条件可以根据用户需要自由调整,代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Nov 29 10:46:31 2017 @author: wq """ import pandas as pd #input.csv是那个大文件,有很多很多行 df1 = pd.read_csv(u'input.csv', encoding='gbk') #加encoding=‘gbk'是因为文件中存在中文,不加可能出现乱码 #这里的筛选条件可以根据用户需要进行修改 outfile = df1[(df1[u'设计井别']=='11') & (df1[u'投产井别']=='11') &(df1[u'目前井别']=='11')] outfile.to_csv('outfile.csv', index=False, encoding='gbk')
有时我们也会有相反的一个需求,需要删除“设计井别”、“投产井别”、“目前井别”三列数据都为11的那些行,效果如下:
代码如下:
#input.csv是那个大文件,有很多很多行 df1 = pd.read_csv(u'input.csv', encoding='gbk') df2 = pd.read_csv(u'outfile.csv', encoding='gbk') #加encoding=‘gbk'是因为文件中存在中文,不加可能出现乱码 index = ~df1[u'汉字井号'].isin(df2[u'汉字井号']) df4 = df1[index] df4.to_csv('outfile1.csv', index=False, encoding='gbk')
以上这篇pandas按若干个列的组合条件筛选数据的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
pandas按条件筛选
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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
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