Python Pandas – 如何根据条件选择 DataFrame 行
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/11/17 6:36:17
我们可以设置条件并获取 DataFrame 行。这些条件可以使用逻辑运算符甚至关系运算符来设置。
首先，导入所需的 pandas 库 −
import pandas as pd
让我们创建一个 DataFrame 并读取我们的 CSV 文件 −
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords.csv")
获取注册价格低于 1000 的数据框行。我们为此使用关系运算符 −
dataFrame[dataFrame.Reg_Price < 1000]
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
# 读取 csv 文件
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)
# 计算 DataFrame 中的行数和列数
print("\nDataFrame 中的行数和列数 = ",dataFrame.shape)
# 获取注册价格低于 1000 的数据框行
resData = dataFrame[dataFrame.Reg_Price < 1000]
print("DataFrame...\n",resData)
输出
这将产生以下输出 −
DataFrame... Car Date_of_Purchase Reg_Price 0 BMW 10/10/2020 1000 1 Lexus 10/12/2020 750 2 Audi 10/17/2020 750 3 Jaguar 10/16/2020 1500 4 Mustang 10/19/2020 1100 5 Lamborghini 10/22/2020 1000 DataFrame 中的行数和列数 = (6, 3) DataFrame... Car Date_of_Purchase Reg_Price 1 Lexus 10/12/2020 750 2 Audi 10/17/2020 750
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有用资源
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