要选择行的子集,请使用条件并获取数据。
假设以下是我们在 Microsoft Excel 中打开的 CSV 文件的内容 -
首先,将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 -
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")
假设我们想要“Units”超过 100 的 Car 记录,即行的子集。为此,请使用 -
dataFrame[dataFrame["Units"] > 100]
现在,假设我们想要“Reg_Price”小于 100 的 Car 记录,即行的子集。为此,请使用 -
dataFrame[dataFrame["Reg_Price"] < 3000]
以下是代码 -
import pandas as pd #将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv") print("\nReading the CSV file...\n",dataFrame) #显示两列 res2 = dataFrame[['Reg_Price','Units']]; print("\nDisplaying two columns : \n",res2) #选择行的子集 print("\nSelect cars with Units more than 100: \n",dataFrame[dataFrame["Units"] > 100]) #选择行的子集 print("\nSelect cars with Reg_Price less than 3000: \n",dataFrame[dataFrame["Reg_Price"] < 3000])输出结果
这将产生以下输出 -
Reading the CSV file... Car Reg_Price Units 0 BMW 2500 100 1 Lexus 3500 80 2 Audi 2500 120 3 Jaguar 2000 70 4 Mustang 2500 110 Displaying only one column Car : Reg_Price Units 0 2500 100 1 3500 80 2 2500 120 3 2000 70 4 2500 110 Name: Car, dtype: object Select cars with Units more than 100: Car Reg_Price Units 2 Audi 2500 120 4 Mustang 2500 110 Select cars with Reg_Price less than 3000: Car Reg_Price Units 0 BMW 2500 100 2 Audi 2500 120 3 Jaguar 2000 70 4 Mustang 2500 110