pandas大家用的都很多,像我这种用的不够熟练,也不够多的就只能做做笔记,尽量留下点东西吧. 筛选行: a. 按照列的条件筛选 df = pandas.DataFrame(...) # supposing it has 3 columns: a, b and c df[(df['a'] > 0) & (df['b'] < 0) | df['c'] > 0] b. 按照索引的条件筛选 needed_seq=[1,2,3,6] needed_df = df.loc[needed_s
1.条件查询: result = df.query("((a==1 and b=="x") or c/d < 3))" print result 2.遍历 a)根据索引遍历 for idx in df.index: dd = df.loc[idx] print(dd) b)按行遍历 for i in range(0, len(df)): dd = df.iloc[i] print(dd) 3.对某列求均值 # 对“volume”列求均值 result = df
pandas提供了set_index方法可以将DataFrame的列(多列)变成行索引,通过reset_index方法可以将层次化索引的级别会被转移到列里面. 1.DataFrame的set_index方法 data = pd.DataFrame(np.arange(,).reshape(,),index=["a","b","c"],columns=["A","B","C"]) prin
Spark获取DataFrame中列的方式--col,$,column,apply 1.官方说明 2.使用时涉及到的的包 3.Demo 原文作者:大葱拌豆腐 原文地址:Spark获取DataFrame中列的几种姿势–col,$,column,apply 1.官方说明 df("columnName") // On a specific DataFrame. col("columnName") // A generic column no yet associated