使用pandas.DataFrame中的復(fù)雜條件進行選擇例如，我有簡單的DF：import pandas as pdfrom random import randint
df = pd.DataFrame({'A': [randint(1, 9) for x in xrange(10)],
'B': [randint(1, 9)*10 for x in xrange(10)],
'C': [randint(1, 9)*100 for x in xrange(10)]})我可以使用Pandas的方法和習(xí)語從“A”中選擇“B”的相應(yīng)值大于50，“C” - 不等于900的值嗎？
3 回答
qq_笑_17
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另一種解決方案是使用查詢方法：
import pandas as pd
from random import randint
df = pd.DataFrame({'A': [randint(1, 9) for x in xrange(10)],
'B': [randint(1, 9) * 10 for x in xrange(10)],
'C': [randint(1, 9) * 100 for x in xrange(10)]})
print df
A B C
0 7 20 300
1 7 80 700
2 4 90 100
3 4 30 900
4 7 80 200
5 7 60 800
6 3 80 900
7 9 40 100
8 6 40 100
9 3 10 600
print df.query('B > 50 and C != 900')
A B C
1 7 80 700
2 4 90 100
4 7 80 200
5 7 60 800
現(xiàn)在，如果要更改A列中的返回值，可以保存其索引：
my_query_index = df.query('B > 50 & C != 900').index
....并用它.iloc來改變它們，即：
df.iloc[my_query_index, 0] = 5000
print df
A B C
0 7 20 300
1 5000 80 700
2 5000 90 100
3 4 30 900
4 5000 80 200
5 5000 60 800
6 3 80 900
7 9 40 100
8 6 40 100
9 3 10 600
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