python筛选数据函数 python 筛选函数

python中的filter函数怎么用

filter就是按条件筛选：

创新互联建站是一家专业提供岳普湖企业网站建设,专注与成都网站设计、做网站、H5网站设计、小程序制作等业务。10年已为岳普湖众多企业、政府机构等服务。创新互联专业网站设计公司优惠进行中。

filter(bool,['spam','','ni'])

list(filter(bool,[''spam,'','ni']))

输出的结果为['spam','ni']

#按照bool型筛选，因为中间的‘’，为空，不是bool型所以过滤掉。

Python数据分析师主要做什么?Python基础

伴随着大数据时代的到来，Python的热度居高不下，已成为职场人士必备的技能，它不仅可以从事网络爬虫、人工智能、Web开发、游戏开发等工作，还是数据分析的首选语言。那么问题来了，利用Python数据分析可以做什么呢?简单来讲，可以做的事情有很多，具体如下。

第一、检查数据表

Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Lsnull是Python中检查空置的函数，你可以对整个数据进行检查，也可以单独对某一列进行空置检查，返回的结果是逻辑值，包括空置返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。

第二，数据表清洗

Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包括空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是asstype函数，用来更改数据格式，Rename是更改名称的函数，drop_duplicate函数函数重复值，replace函数实现数据转换。

第三，数据预处理

数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组以及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。

第四，数据提取

主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标准值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据意外，还可以按照具体的条件进行提取。

第五，数据筛选汇总

Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。

Python数据处理：筛选、统计、连表、拼接、拆分、缺失值处理

file1_path ='E:/Users/lenovo/Desktop/中视/622召回.csv' # 源数据

格式：file1=pd.read_csv(file1_path)

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk')

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk',skiprows=[2,3])

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk',skiprows=lambda x:x%2==1)

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk',keep_default_na=False)

new=pd.DataFrame()

new.new[[0,1,2]]

new.new[0:2]

查询结果同上

new.loc[new['激活数']1000]

loc和iloc的区别：

loc：纯标签筛选

iloc：纯数字筛选

#筛选出new的某两列

new=new.loc[:,['phone','收件人姓名']]

#筛选new的第0，1列

new.iloc[:,[0,1]]

使用‘==’筛选-筛查“崔旭”的人（只能筛查指定明确的）

#new=file1.loc[(file1['收件人姓名']=='崔旭')|(file1['收件人姓名']=='崔霞')]

#print(new)

#使用loc函数筛选-str.contains函数-筛查名字中包含'亮'和'海'的人

#new=file1.loc[file1['收件人姓名'].str.contains('亮|海')]

#print(new)

#使用loc函数筛选-str.contains函数-筛查'崔'姓的人

#new=file1.loc[file1['收件人姓名'].str.startswitch('崔')]

#print(new)

df = df[(df['DEPOSIT_PAY_TIME_x'] .notnull() ) (df['DEPOSIT_PAY_TIME_x'] != "" )]

print("during_time(number)=0的个数：",newdata[newdata['during_time(number)'] ==0].count()['during_time(number)'])

print("during_time(number)=1,2,3的个数：",newdata[(newdata['during_time(number)'] 0) (newdata['during_time(number)'] 4)].count()['during_time(number)'])

print(newdata[newdata['during_time(number)'] ==0])

newdata[newdata['Team']. isin (['England','Italy','Russia'])][['Team','Shooting Accuracy']]

df.年龄.value_counts()

1.修改指定位置数据的值（修改第0行，’创建订单数‘列的值为3836）

new.loc[0,'创建订单数']=3836

2.替换‘小明’-‘xiaoming’

df.replace({'name':{'小明':'xiaoming'}})

3.批量替换某一列的值（把‘性别’列里的男-male，女-felmale）

方法一：df['性别']=df['性别'].map({'男':'male','女':'female'})

方法二：df['性别'].replace('female','女',inplace=True)

           或df['性别']=df['性别'].replace('female','女')                这就是inplace的作用

            +df['性别'].replace('male','男',inplace=True)

4.替换列索引

df.columns=['sex','name','height','age']

或者：df.rename(columns={'性别':'sex','姓名':'name','身高':'height','年龄':'age'})

5.删除某一列

del df['player']

6. 删除某一列（方法二），删除某一行（默认axis=0删除行，为1则删除列）

删除某一列（方法二）

df.drop('性别',axis=1)

删除某一行

df.drop(1,axis=0)

file1=pd.read_csv(file1_path)

file2=pd.read_csv(file2_path)

new1=pd.DataFrame()

new1['phone']=file1['phone']

new1['contact_time']=file1['contact_time']

new2=pd.DataFrame()

new2['phone']=file2['phone']

new2['submission_audit_time']=file2['提交审核时间']

newdata=pd.merge(new1,new2,on='phone',how='left')

df=pd.concat([df1,df2],axis=0)

4.2.2 横向表连接

df=pd.concat([df1,df2],axis=1)

df1['地区'].str.split('·',3,expand=True)

df1:

df1[['城市', '城区','地址']] = df1['地区'].str.split('·', 3, expand = True)

5.1 缺失值删除

data.dropna(axis=0,subset = ["Age", "Sex"])   # 丢弃‘Age’和‘Sex’这两列中有缺失值的行

data.dropna(how = 'all')    # 传入这个参数后将只丢弃全为缺失值的那些行

data.dropna(axis = 1)       # 丢弃有缺失值的列（一般不会这么做，这样会删掉一个特征）

data.dropna(axis=1,how="all")   # 丢弃全为缺失值的那些列

5.2 缺失值填充：pandas.DataFrame.fillna()函数

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

功能：使用指定方法填充NA/NaN值

其中inplace=True就是直接在原有基础上填满

5.3 缺失值查询：

缺失值数量查询：df.isnull().sum()

缺失值行查询：df[df.isnull().T.any()]

newdata['during_time']=pd.to_datetime(newdata['submission_audit_time'])-pd.to_datetime(newdata['contact_time'])

newdata['during_time(number)']=(pd.to_datetime(newdata['submission_audit_time'])-pd.to_datetime(newdata['contact_time'])).apply(lambda x: x.days)

new=pd.DataFrame()

new=newdata[newdata['during_time(number)'] ==0]

new.to_csv(save_path,encoding='utf-8-sig')

将数据按行拆分并存储到不同的csv文件中：

path='C:/Users/EDZ/Desktop/工作/2021.08.19/'

for i in range(0,30):

df.loc[[i]].to_csv(path+str(i)+'.csv',encoding='gbk')

df = df[['购药日期', '星期','社保卡号','商品编码', '商品名称', '销售数量', '应收金额', '实收金额' ]]