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  • 匹配行和列2个条件
    千次阅读
    2021-02-22 17:04:46

    当我们想要在df_data中查找brand的列等于品类1品类2的所有行数,可以采用以下方法:
    方法1:

    df_data[(df_data['brand']=="品类1") |  (df_data['brand']=="品类2")]
    

    方法2:

    df_data.query('brand=="品类1" | brand=="品类2"')
    

    注意:的条件用"|" ,的条件用“&”

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  • linux – 使用awk进行多列匹配和调整

    千次阅读 2021-05-16 13:13:36
    我有一看起来像这样的文件ID A1 A2 A31 A G A2 T G A3 T A G4 T G A5 A A G6 A C A7 C T G它是数千,由G,C,T,A组成,其中G补充CA补充T.我要做的是在A2或A3中搜索A1的匹配.如果存在匹配,则将其保持原样并且如果不...

    我有一个问题,让我有点头疼,但它往往不需要作为一个相对初学者.

    我有一个看起来像这样的文件

    ID A1 A2 A3

    1 A G A

    2 T G A

    3 T A G

    4 T G A

    5 A A G

    6 A C A

    7 C T G

    它是数千行,由G,C,T,A组成,其中G补充C和A补充T.我要做的是在A2或A3中搜索A1的匹配.如果存在匹配,则将其保持原样并且如果不将A2和A3改变为它们的补码,即A = T且G = C,反之亦然.

    所以输出将是:

    ID A1 A2 A3

    1 A G A

    2 T C T

    3 T T C

    4 T C T

    5 A A G

    6 A C A

    7 C A C

    我想我可以通过使用awk过滤匹配和不匹配的ID来实现它:

    awk '{if($2 != $3 || $2 != $4) print $0}' mergedlist > nonmatchlist

    awk '{if($2 == $3 || $2 == $4) print $0}' mergedlist > matchlist

    但它只适用于一个变量,即前者的T和后者的A.

    非常感谢您的投入.

    解决方法:

    perl -lane 'sub flip { if ($_[0] eq "T") { "A" } elsif ($_[0] eq "A") { "T" } elsif ($_[0] eq "G") { "C" } elsif ($_[0] eq "C") { "G" } else { $_[0] } } if (!($F[1] eq $F[2] or $F[1] eq $F[3])) { $F[2] = flip($F[2]); $F[3] = flip($F[3]) } print "@F"' < input

    应该很容易移回到awk,因为它并没有真正做任何花哨的事情,但这需要我更多的时间来弄明白.

    标签:bash,linux,awk,text-processing

    来源: https://codeday.me/bug/20190814/1652282.html

    展开全文
  • 'two']#取one、two,按index 执行结果: a b c d one 0 1 2 3 two 4 5 6 7 df.loc[['one','two'],['a','c']]#取one、two,abc 执行结果: a c one 0 2 two 4 6 匹配:按条件获取 d=[ pd.Series([21,'jel','...

    网上有很多教程已经过期了,比如:ix函数已经被废除,点我看官网文档,下面的内容备注了完整的运行示例。

    如果这里阅读体验不佳,我另外上传一份HTML在私人播客;以及jupyter notebook文件供大家练习

    环境说明:

    Python: 3.8.8
    Pandas: 1.2.4
    NumPy: 1.20.1

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two','thr'],columns=list('abcd'))
    

    执行结果:

    abcd
    one0123
    two4567
    thr891011

    取列 (column)

    df['a']#取a列
    df[['a','b']]#取a、b列
    

    执行结果:

    ab
    one01
    two45
    thr89

    取行 (rows)

    loc——通过行标签索引行数据 此处为one two / abcd
    iloc——通过行号索引行数据 01234

    iloc可以用数字索引,也可以用index和column索引


    df.iloc[0]#取第0行,按索引
    

    执行结果:

    a    0
    b    1
    c    2
    d    3
    Name: one, dtype: int64
    

    df.iloc[0:2]#取第0到2行
    

    执行结果:

    abcd
    one0123
    two4567

    df.loc['one':'two']#取one、two行,按index
    

    执行结果:

    abcd
    one0123
    two4567

    df.loc[['one','two'],['a','c']]#取one、two行,abc列
    

    执行结果:

    ac
    one02
    two46

    匹配:按条件获取

    d=[
        pd.Series([21,'jel','20210623',21,51100],index=['age','nickname','login_date','user_id','lover_id']),
        pd.Series([19,'dscx','20200623',22,51101],index=['age','nickname','login_date','user_id','lover_id']),
        pd.Series([25,'lll','20210323',23,51002],index=['age','nickname','login_date','user_id','lover_id']),
        pd.Series([30,'lent','20210601',26,51021],index=['age','nickname','login_date','user_id','lover_id'])
    ]
    df= pd.DataFrame(d,columns=['age','nickname','login_date','user_id','lover_id'])
    df
    

    执行结果:

    agenicknamelogin_dateuser_idlover_id
    021jel202106232151100
    119dscx202006232251101
    225lll202103232351002
    330lent202106012651021

    “==” 匹配

    df.loc[df['user_id']>21]
    

    执行结果:

    agenicknamelogin_dateuser_idlover_id
    119dscx202006232251101
    330lent202106012651021

    选取某列是否是某一类型的数值 用 isin

    df.loc[df['age'].isin([21,19])]
    

    执行结果:

    agenicknamelogin_dateuser_idlover_id
    021jel202106232151100
    119dscx202006232251101

    多种条件的选取 用 &

    df.loc[(df['age'] <30) & df['user_id'].isin([21,22,23,26])]
    

    执行结果:

    agenicknamelogin_dateuser_idlover_id
    021jel202106232151100
    119dscx202006232251101
    225lll202103232351002

    选取不等于某些值的行记录 用 !=

    df.loc[df['login_date'] != 20210623]
    

    执行结果:

    agenicknamelogin_dateuser_idlover_id
    021jel202106232151100
    119dscx202006232251101
    225lll202103232351002
    330lent202106012651021

    isin返回一系列的数值,如果要选择不符合这个条件的数值使用"~"

    df.loc[~df['user_id'].isin([21,22])]
    

    执行结果:

    agenicknamelogin_dateuser_idlover_id
    225lll202103232351002
    330lent202106012651021

    html和ipynb文件在这里取:私人博客

    展开全文
  • excel由多个条件匹配结果的3种方法

    万次阅读 2021-03-11 16:18:25
    vlookup进行单个条件匹配自不必说,这里主要记录一下进行由多个条件(即多)来匹配结果的方法。 有3种方法: 一.添加辅助 简单易理解。 .vlookup结合if{1,0}虚拟数组 重点理解if({1,0},A:A&B:B,c...

    vlookup进行单个条件的匹配自不必说,这里主要记录一下进行由多个条件(即多列)来匹配结果的方法。

    有3种方法:

    一.添加辅助列

    简单易理解。

     

    二.vlookup结合if{1,0}虚拟数组

    重点理解if({1,0},A:A&B:B,c:c),它的作用就是生成一组组数据,数据样式是:( 条件一&条件二,结果列; ………… ),即条件与结果之间以逗号隔开、每组数据之间以分号隔开。vlookup里第三个参数的“2”就是选择符合条件的组数据的第二项即结果项。

     

     

    三.match函数与index函数组合

    match函数返回指定项在单元格区域中的相对位置,index函数返回结果列在此位置的值。

     

    我相信还有其它方法,但无须太多,能快速解决问题即可。

     

    展开全文
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  • Excel表VLOOKUP多个条件匹配数据

    万次阅读 2021-07-16 10:01:08
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空空如也

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