Pandas筛选某列过滤的方法
短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
通过dataframe的第二个条件，进行筛选
#make字段异常值清洗
new = data[['make', 'model', 'instance_id']]
new['make_model'] = new['make']+':::'+new['model']
new.head(3)
# new.make_model.value_counts()
# 统计make_model列属性值出现的次数
new.make_model.value_counts()[new.make_model.value_counts() <= 200]
"""
OPPO:::OPPO+A59st 200
OPPO:::3007 200
Xiaomi:::Redmi%20Note%203 200
Meizu:::MEIZU-M6 199
samsung:::SM-N9006 199
...
OPPO,OPPO A53,A53:::OPPO A53 1
boway U15:::boway U15 1
BaiMao:::BM I8 1
vivo:::vivoy75a 1
SUPERJO:::SUPERJO 1
Name: make_model, Length: 15597, dtype: int64
"""找出符合第二列筛选条件的index（这里index不是0-n，而是刚才value_counts()的index）
(new.make_model.value_counts()[new.make_model.value_counts() <= 200]).index
"""
Index(['OPPO:::OPPO+A59st', 'OPPO:::3007', 'Xiaomi:::Redmi%20Note%203',
'Meizu:::MEIZU-M6', 'samsung:::SM-N9006', 'Coolpad:::MTS-T0',
'OPPO R11st:::OPPO R11st', 'Blephone:::lephone T7A', 'GIONEE:::GN9011',
'Meizu:::PRO 7-S',
...
'HUAWEI:::HUAWEI%25252BG7-UL20', 'VOLTE:::L3', 'GIONEE:::GN868',
'alps:::SOP-i9', 'GT-I9300I:::GT-I9300I',
'OPPO,OPPO A53,A53:::OPPO A53', 'boway U15:::boway U15',
'BaiMao:::BM I8', 'vivo:::vivoy75a', 'SUPERJO:::SUPERJO'],
dtype='object', length=15597)
"""
new.make_model
"""
0 HUAWEI:::HUAWEI-CAZ-AL10
1 Xiaomi:::Redmi Note 4
2 OPPO:::OPPO+R11s
3 NaN
4 Apple:::iPhone 7
...
1041669 OPPO:::OPPO-R9s
1041670 Xiaomi:::MI-5X
1041671 vivo:::vivo Y37
1041672 vivo:::vivo%20Y75A
1041673 OPPO:::A31
Name: make_model, Length: 1041674, dtype: object
"""dataframe.loc(行索引, 列名)
# 在make_model列，
# 定位符合 new.make_model.isin((new.make_model.value_counts()[new.make_model.value_counts() <= 200]).index) 的行
#
new.loc[new.make_model.isin((new.make_model.value_counts()[new.make_model.value_counts() <= 200]).index), 'make_model'] = 'other' #去除低频词再感受下第二个case
data['day'] = data['time'].apply(lambda x : int(time.strftime("%d", time.localtime(x))))
data['period'] = data['day']
data[['period']].head(3)
data['period'].unique()
# array([29, 30, 31, 27, 1, 2, 28, 3])直接用列筛选
[data['period']<27]
"""
[0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
...
1041669 True
1041670 True
1041671 True
1041672 True
1041673 True
Name: period, Length: 1041674, dtype: bool]
"""
data['period']<27
"""
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
...
1041669 True
1041670 True
1041671 True
1041672 True
1041673 True
Name: period, Length: 1041674, dtype: bool
"""挑选period列，值<27的行（已成功挑选）
data['period'][data['period']<27]
"""
950 1
951 1
952 1
953 1
954 1
..
1041669 3
1041670 3
1041671 3
1041672 3
1041673 3
Name: period, Length: 348536, dtype: int64
"""
data['period'][data['period']<27] = data['period'][data['period']<27] + 31这样可以使用head展示
data[['period']][data['period']<27].head(3)
还有种单列就能筛选的方法
t2['receive_number'] = t2.date_received.apply(lambda s:len(s.split(':')))
t2 = t2[t2.receive_number>1]
t2.head(3)
到此这篇关于Pandas筛选某列过滤的方法的文章就介绍到这了,更多相关Pandas筛选某列过滤内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
免责声明：
① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据，供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。
② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341
