精华内容
下载资源
问答
  • 如何筛选出指定内容
    千次阅读
    2021-03-17 03:28:26

    如何用python实现两个文件重复数据筛选并统计

    如何利用python提取两个excel对比后的重复值的信息?

    请问: 例如我有两个Excel表格, 一个表格 Ex1 是三列,每列都有5000行, 有import pandasdef read_excel(): data1 = pandas.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\1.xlsx') data2 = pandas.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\2.xlsx') data3=pandas.merge(data1, data2, on=['名称'], how='outer') print(data3) data

    python按行读取,经过筛选后把符合要求的写入另一for line in f.readlines(): print(line)

    python筛选重复文件把重复的文件完整路径名写入same_lis文件,为什么运行期间会卡顿一下

    可以考虑用os.walk来遍历文件,对比结果先存在一个list里面,全部对比完再一次性写入文件里。另外pathlib也很好用。

    如何用Python筛选三列数中至少有2个不为0的行

    python怎么提取出文件里的指定内容

    python读取文件内容的方法: 一.最方便的方法是一次性读取文件中的所有内容并放置到一个大字符串中: all_the_text = open('thefile.txt').read( )# 文本文件中的所有文本all_the_data = open('abinfile','rb').read( )# 二进制文件中的所有数据

    python中两个字典间根据相同的键筛选其对应的值

    有一个文件内有20万行数据,每行数据不同字段使用|导入数据库。

    更多相关内容
  • df.query('A=="foo"') # 多条件 df.query('A=="foo" | A=="bar"') 数据提取不止前面提到的情况,第一个答案就给了以下几种常见情况: 1、筛选出列值等于标量的行,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] ...

    在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能:

    select * from table where column_name = some_value;

    pandas中获取数据的有以下几种方法:SRE实战 互联网时代守护先锋,助力企业售后服务体系运筹帷幄!一键直达领取阿里云限量特价优惠。

    布尔索引

    位置索引

    标签索引

    使用API

    假设数据如下:

    import pandas as pd

    import numpy as np

    df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),

    'B': 'one one two three two two one three'.split(),

    'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})

    布尔索引

    该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value),如找出列A中所有值等于foo

    df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立

    位置索引

    使用iloc方法,根据索引的位置来查找数据的。这个例子需要先找出符合条件的行所在位置

    mask = df['A'] == 'foo'

    pos = np.flatnonzero(mask) # 返回的是array([0, 2, 4, 6, 7])

    df.iloc[pos]

    #常见的iloc用法

    df.iloc[:3,1:3]

    标签索引

    如何DataFrame的行列都是有标签的,那么使用loc方法就非常合适了。

    df.set_index('A', append=True, drop=False).xs('foo', level=1) # xs方法适用于多重索引DataFrame的数据筛选

    # 更直观点的做法

    df.index=df['A'] # 将A列作为DataFrame的行索引

    df.loc['foo', :]

    # 使用布尔

    df.loc[df['A']=='foo']

    使用API

    pd.DataFrame.query方法在数据量大的时候,效率比常规的方法更高效。

    df.query('A=="foo"')

    # 多条件

    df.query('A=="foo" | A=="bar"')

    数据提取不止前面提到的情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:

    1、筛选出列值等于标量的行,用==

    df.loc[df['column_name'] == some_value]

    2、筛选出列值属于某个范围内的行,用isin

    df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # some_values是可迭代对象

    3、多种条件限制时使用&,&的优先级高于>=或<=,所以要注意括号的使用

    df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)]

    4、筛选出列值不等于某个/些值的行

    df.loc[df['column_name'] != 'some_value']

    df.loc[~df['column_name'].isin('some_values')] #~取反

    如果你觉得我的文章还可以,可以关注我的微信公众号,查看更多实战文章:Python爬虫实战之路

    也可以扫描下面二维码,添加我的微信公众号

    扫码关注我们

    微信号:SRE实战

    拒绝背锅 运筹帷幄

    ×

    选择打赏方式:

    微信

    QQ钱包

    支付宝

    打赏

    打赏

    打赏

    多少都是心意!谢谢大家!!!

    ×

    选择分享方式:

    微信扫一扫,分享朋友圈

    Or

    手机扫一扫,精彩随身带

    展开全文
  • 总结 以上所述是小编给大家介绍的pandas数据处理基础之筛选指定行或者指定列的数据,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持!

    pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据机构)和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构)。

    本文为了方便理解会与excel或者sql操作行或列来进行联想类比

    1.重新索引:reindex和ix

    上一篇中介绍过数据读取后默认的行索引是0,1,2,3...这样的顺序号。列索引相当于字段名(即第一行数据),这里重新索引意思就是可以将默认的索引重新修改成自己想要的样子。

    1.1 Series

    比方说:data=Series([4,5,6],index=['a','b','c']),行索引为a,b,c。

    我们用data.reindex(['a','c','d','e'])修改索引后则输出:

    可以理解成我们用reindex设了索引后,根据索引去原来data里面匹配对应的值,没匹配上的就是NaN。

    1.2 DataFrame

    (1)行索引修改:DataFrame行索引同Series

    (2)列索引修改:列索引用reindex(columns=['m1','m2','m3']),用参数columns来指定对列索引进行修改。修改逻辑类似行索引,也是相当于用新列索引去匹配原来的数据,没匹配上的置NaN

    例:

    (3)同时对行和列索引进行修改可以用

    2.丢弃指定轴上的列(通俗的说法就是删除行或者列):drop

    通过索引进行选择删除哪一行或者哪一列

    data.drop(['a','c']) 相当于delete table a where xid='a' or xid='c'

    data.drop('m1',axis=1)相当于delete table a where yid='m1'

    3.选取和过滤(通俗的说就是sql中按照条件筛选查询)

    python中因为有行列索引,在做数据的筛选会比较方便

    3.1 Series

    (1)按照行索引进行选择如

    obj['b']相当于select * from tb where xid='b'obj['b','a','c']相当于select * from tb where xid in ('a','b','c'),且结果按照b ,a ,c 的顺序排列后进行展示,这是与sql的区别obj[0:1]和obj['a':'b']的区别如下:

    #前者是不包含末端,后者是包含了末端

    (2)按照值的大小进行筛选obj[obj>-0.6]相当于在obj数据中找出值比-0.6大的记录进行展示

    3.2 DataFrame

    (1)选择单行用ix或者xs:

    如筛选索引为b的那条行记录用以下三种方式

    (2)选择多行:

    筛选索引为a,b的两条行记录的方式

    #以上不能直接写成data[['a','b']]

    data[0:2]表示从第一行到第二行的记录。第一行默认从0开始数,不包含末端的2。

    (3)选择单列

    筛选m1列的所有行记录数据

    (4)选择多列

    筛选m1,m3两个列,所有行记录的数据

    ix[:,['m1','m2']]前面的:表示所有的行都筛选进来。

    (5)根据值的大小条件筛选行或者列

    如筛选出某一列值大于4的所有记录相当于select * from tb where 列名>4

    (6)如果筛选某列值大于4的所有记录,且只需展示部分列的情况时

    行用条件进行筛选,列用[0,2]筛选第一列和第三列的数据

    总结

    以上所述是小编给大家介绍的pandas数据处理基础之筛选指定行或者指定列的数据,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持!

    展开全文
  • = 'some_value'] df.loc[~df['column_name'].isin('some_values')] #~取反 到此这篇关于使用pandas实现筛选指定列值所对应的行的文章就介绍到这了,更多相关pandas 筛选指定列值内容请搜索我们以前的文章或继续浏览...

    在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能:

    select * from table where column_name = some_value;

    pandas中获取数据的有以下几种方法:

    布尔索引

    位置索引

    标签索引

    使用API

    假设数据如下:

    import pandas as pd

    import numpy as np

    df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),

    'B': 'one one two three two two one three'.split(),

    'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})

    布尔索引

    该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value),如找出列A中所有值等于foo

    df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立

    位置索引

    使用iloc方法,根据索引的位置来查找数据的。这个例子需要先找出符合条件的行所在位置

    mask = df['A'] == 'foo'

    pos = np.flatnonzero(mask) # 返回的是array([0, 2, 4, 6, 7])

    df.iloc[pos]

    #常见的iloc用法

    展开全文
  • date-filter 用于筛选当前时间到之前指定的范围内的日志内容的小工具,支持对php慢查询日志等多行日志文件的筛选
  • Linux下对文件内容进行筛选提取

    千次阅读 2021-05-11 00:49:21
    前言:在linux环境下通常需要对某个日志文件或者一些其他文件进行内容的提取或者筛选,而这些在没有强大的工具的情况下我们只能通过命令拼接进行提取,以下对文件内容提取筛选做出整理以及演示 简单命令整理:cat :...
  • 在多个Word文档中查找指定文件内容

    万次阅读 热门讨论 2016-08-09 13:20:41
    文件分捡工具,可以根据你的需要设置不同的关键词,如上图,只要搜索指定的关键词(以逗号分隔),就可以实现对一个目录中的所有简历文件进行归类统计,统计每个简历中文件出现的次数,并可以按关键词类别或者匹配的...
  • (5)根据值的大小条件筛选行或者列 如筛选出某一列值大于4的所有记录相当于select * from tb where 列名>4 (6)如果筛选某列值大于4的所有记录,且只需展示部分列的情况时 行用条件进行筛选,列用[0,2]筛选第一列...
  • excel表格怎么筛选相同内容

    千次阅读 2020-12-21 10:52:46
    依次点击“数据”--->“高亮重复项”2、在弹的“高亮显示重复值”中选中区域,单击确定3、效果显示如下~在工具栏---数据---筛选项,选择“高级筛选" 出现对话框,选择“筛选不重复项”,指定:”筛选数据的区域“ ...
  • 这两天老师要求筛选一下最近几年学院发表的文章,从图书馆那要了份数据量较大的excel,将该excel分成学生文章、老师文章两份excel,以第一作者为区分,B站学习法稍微补了补python操作excel,看到pandas就顺手用一下...
  • python- 按指定列值筛选数据

    万次阅读 2019-07-01 22:33:51
    指定列的值来筛选:df[df.column > c] 这里column是列名,且只能是字符串列名,不能是整型列名。c是常数。 print(df[df.b > 2]) # 筛选数据表df中,b列的值大于2的所有行 按指定列的值来筛选:df[ df...
  • 使用Excel筛选包含指定文本所在的整行 =COUNTIF($A1:$N1,"403") =COUNTIF($A1:$N1,"404") 最终效果如下:
  • 类似一下文档:筛选出含有name的行 1,标记需要的行:注意标记的时候要选中 标记所在行 2,选择 搜索 -书签-复制书签行 ,即可以复制含有标记内容的所有行 3,结果:
  • 1、所在行内容是单一的或者是标量 df_fintech = df_text[df_text['业务一级分类']=="金融科技"] 2、所在行内容是割裂的 先转成str格式再用contains筛选。 df_fintech = df_text[df_text['业务一级分类'].str....
  • notepad++获取指定范围列内容

    千次阅读 2021-06-03 10:12:30
    因为不可能手动操作的,写了个脚本,记录执行错误日志 日志记录失败的,执行成功的从数据中间表删除,此处需要获取 类似416053内容。 使用notepad++的正则替换挺好用的;规则如下 1.删除A之后的所有字符用:A.*$ 2....
  • Python 提取csv数据并筛选指定条件数据

    万次阅读 多人点赞 2021-02-03 19:39:56
    提示:以下是本篇文章正文内容,本文仅为作者作为学习笔记使用,大佬勿喷 一、pandas与numpy? pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算;用于数据挖掘
  • python按照 某一列/指定列 进行筛选

    千次阅读 2021-01-01 21:27:59
    import numpy as np a_ndarray = np.array( [ [1, 3], [3, 4], [3, 4444], ...# 按照第一列进行筛选,选中等于1的行 a_1 = a_ndarray[np.where(a_ndarray[:, 0] == 1)] a_2 = np.compress(a_ndarray[:, 0
  • 1,找名为ump-api-error.log的文件在什么位置,通过-name指定文件名 [root@ump03 ~]#find / -name ump-api-error.log /var/log/httpd/ump-api-error.log 2,找文件名前缀是ump-api-er的文件在什么位置,名字后面...
  • 假设有个股票行情文件,内容如下,数据为虚构: code,time,open,high,low 000001.SZ,095000,2,3,2.5 000001.SZ,095300,2,3,2.5 000001.SZ,095600,2,3,2.5 000002.SZ,095000,2,3,2.5 000003.SZ,095600,2,3,2.5 000003...
  • 在已经输入的数据中,找到并复制想要的数据,然后粘贴到指定的地方,是再自然不过的操作了。或者从工作表的一个单元格区域复制到同一工作表中另外的单元格区域,或者从工作表的一个单元格区域复制到另一工作表中的...
  • pandas 根据筛选条件对指定excel列进行筛选导入需要筛选的excel和筛选条件要筛选的表格A思路结果 这两天老师要求筛选一下最近几年学院发表的文章,从图书馆那要了份数据量较大的excel,将该excel分成学生文章、老师...
  • python批量处理txt文本,获取指定内容

    千次阅读 多人点赞 2021-05-30 15:44:17
    那就是批量处理txt文本啦,获取里面指定内容,然后进行保存。刚开始拿到,发现无从下手。整理了思路后发现还是可以做的,嘿嘿! 首先文本里的内容是这样的: 要取的内容就是最后的那些数字。还好每个文档的格式都是...
  • 文件内容如下: $ cat test1.txt 10000042 1 无 0 0 0 10000042 2 无 0 0 0 10000073 1 无 0 0 0 10000073 2 无 0 0 0 10000133 1 无 0 0 0 10000133 2 无 0 0 0 10000156 1 无 0 0 0 10000156 2 无 0 0 0 10000254 1...
  • 一、获取所需要筛选的txt文档内容(按行读取) OpenFileDialog open = new OpenFileDialog(); open.Filter = "txt 选择 (*.txt)|*.txt"; open.Title = "选择txt文件"; if (open.ShowDialog() == Dialo...
  • awk一行码:筛选某列指定值的数据

    万次阅读 2019-08-02 00:33:47
    awk其实不只是一个工具、一个命令,它其实也是一种『编程语言』。场景1:一个TAB分割的数据文件,假设名为data.txt,第二列为用户id。从中筛选用户id为123的所...
  • linux cat命令筛选内容 --grep

    千次阅读 2019-08-14 11:54:25
    有时候只想筛选关键字的信息、文件内容后5行、不看这个关键字有关的信息、多个关键字信息等。 解决方案: 在使用 cat 命令时,搭配使用 grep 命令 和通道 | 直接举例: 查看文件log.txt 中的警告信息,关键字...
  • 文章目录参考网址资料python使用csv库对csv文件特定行...Python 提取csv数据并筛选指定条件数据 csv — CSV 文件读写 python使用csv库对csv文件特定行进行筛选 先给一个官方文档中简单的csv读文件实例: (实际上csv.
  • 不知大家是否曾遇到这样的需求,要从存储大量特定数据的文本文件中获取自己需要的特定内容或数据,文件中数据量十分庞大,如果采用手动的方式去筛选,工作量就会很大。此时,对于我们程序员来说就可以通过编写一个...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 138,652
精华内容 55,460
关键字:

如何筛选出指定内容