python按指定条件筛选,pandas筛选包含关键字的列

python按指定条件筛选,pandas筛选包含关键字的列

#过滤数据(这里以loc方法为例)df_filtered=df.loc[df['B']==10]#ExportdatatoExcelfiledf_filtered.to_excel('filtered_data.xlsx',index=False)通过四次，选择GOODREASON列元素是list中元素的行['quality','cheap']，即 ,filterusingspecificlistcontentdf=df[df['GOODREASON'].isin(['quality','cheap'])](多条件搜索,类似于SELECTALLWHEREdf.GOO

4.选择GOODREASON列元素为列表['quality','cheap']中元素的行，即使用特定列表内容来过滤df=df[df['GOODREASON'].isin(['quality','cheap'])](多条件搜索，类似于SEL系列通过指定条件进行过滤。Series是数据分析和数据处理中广泛使用的常见数据结构。在Python中，我们可以使用Pandas库创建和操作系列。 让我们了解系列的基础知识

˙ω˙ 除了根据列名或列索引过滤列外，我们还可以根据指定条件进行过滤。 Pandas库提供了强大的条件过滤功能，可以基于比较运算符（如等于、大于、小于等）和Python+openpyxl+pandas，按指定条件一步步对Excel表格内容进行过滤和划分。 。 。 目录前言应用背景：工作需要将表格按照一定条件拆分成多个工作簿，并按照一定条件将多个工作簿存储在一个工作簿中。

1.条件过滤：if语句：根据给定条件执行不同的代码块。 ifcondition:#Executecodeblock1else:#Executecodeblock2列表理解：通过有条件地过滤列表中的元素来创建新列表。 最常用的过滤器是字符串的模糊过滤。在SQL语句中，比如用在pandas中，我们可以使用.str.contains()来实现这一点。 例如：filterdatacontainstheword"horse"forsalespersondf=data[data['salesperson'].str.con

Python+openpyxl+panda可以实现对Excel表格中的内容按照指定条件进行一步过滤和划分。 。 。 文章前言应用背景：本工作需要将表格按照一定的条件拆分成多个工作簿，然后在一个工作簿中按一定的条件进行筛选。这里的过滤条件可以根据用户的需要而定。修改outfile=df1[(df1[u'designwelltype']=='11')&(df1[u'productwelltype']=='11')&(df1[u'currentwelltype']=='11')]outfile .to_csv('outfile.csv',index=False,encodi