pandas 选择满足特定条件的行建立example 的 pandas data frame：import pandas as pddataframe=pd.DataFrame({"a":[1,2,3],"b":["aaa","bbb","ccc"]}) #选取 属性“a” 中 大于1的行：dataframe[dataframe.a>1]#选取 属性“a” 中 大于1的 “b”列dataframe["b"][dataframe.a>1]#选取属性“b”在list 中 行l
import
pandas
as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=["sh","bj","sz","gz"],index=["one","two","three","four"])
2、筛选出"sh"列大于5的数据
法一：直接筛选，适用于一些比较简单直接的筛选，这种方式方便快捷。
df[df["sh"]>5]
法二：函数筛选，适用于比较复杂的
条件
筛选，函
df = pd.DataFrame({'A':[100, 100, 200, 300, 400],
'B':['a', 'a', 'c', 'd', 'e'],
'C':[3, 2, 1, 5, 4]})
生成出来的表如下所示：
日常用Python做数据分析最常用到的就是查询筛选了，按各种
条件
、各种维度以及组合挑出我们想要的数据，以方便我们分析挖掘。
今天我给大家总结了日常查询和筛选常用的种骚操作，供各位学习参考。本文采用sklearn的boston数据举例介绍。喜欢本文记得收藏、关注、点赞。
【注】完整代码、数据资料、文末提供技术交流群
from sklearn import datasets
import
pandas
as pd
boston = datasets.load_boston()
df = pd.DataFram
解决conda环境迁移问题：Warning: you have pip-installed dependencies in your environment file....
BanskyCL:
pandas计算的欧式距离矩阵
Panda@PKU:
