按行筛选熊猫数据帧[重复]
我想过滤熊猫DataFrame，它从DataFrame中过滤掉除row值中声明的行之外的所有其他列。我如何才能做到这一点并获得预期输出。
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'Symbol': {0: 'ABNB', 1: 'DKNG', 2: 'EXPE', 3: 'MPNGF', 4: 'RDFN', 5: 'ROKU', 6: 'VIACA', 7: 'Z'},
'Number of Buy s': {0: nan, 1: 2.0, 2: nan, 3: 1.0, 4: 2.0, 5: 1.0, 6: 1.0, 7: nan},
'Number of Sell s': {0: 1.0, 1: nan, 2: 1.0, 3: nan, 4: nan, 5: nan, 6: nan, 7: 1.0},
'Gains/Losses': {0: 2106.0, 1: -1479.2, 2: 1863.18, 3: -1980.0, 4: -1687.7, 5: -1520.52, 6: -1282.4, 7: 1624.59}, 'Percentage change': {0: 0.0, 1: 2.0, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 1.5, 5: 0.0, 6: 0.0, 7: 0.0}})
rows = ['ABNB','DKNG','EXPE']
预期输出：
共有1个答案
使用isin（）
data[data['Symbol'].isin(rows)]
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我在Python中使用一个视频游戏的熊猫DataFrame，每个游戏都有一种类型。我正在尝试删除任何在DataFrame中出现次数少于一定次数的类型的视频游戏，但我不知道该怎么做。我确实发现了一个StackOverflow问题，这个问题似乎是相关的，但我根本无法破译这个解决方案（可能是因为我从未听说过R，而且我对函数编程的记忆充其量也很生疏）。 帮助？
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我正在使用从h5文件加载的调查数据作为通过熊猫包。在此中，所有行都是单个调查的结果，而列是单个调查中所有问题的答案。 我的目标是将此数据集缩减为更小的，仅包括在某个问题上具有某个描述答案的行，即在本列中具有相同的值。我能够确定具有此条件的所有行的索引值，但我找不到如何删除这些行或仅使用这些行创建新的df。
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这似乎是非常基本的知识，但我还是卡住了，尽管我有一些数据处理的理论背景（通过其他软件）。值得一提的是，我是蟒蛇和熊猫图书馆的新手。 我的任务是将系列名称列的值作为单独的列（从长到宽转换）。我花了很长时间尝试不同的方法，但只有错误。 例如： 我犯了一个错误： ...很多短信...通过值的长度是2487175，索引暗示2 有谁能指导我完成这个过程吗？谢谢 它用于代码“mydata=mydata”。pi
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有一个数据帧： 以及熊猫系列： 如何创建包含c1在list1中的行的新数据帧。 输出：
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假设熊猫数据帧如下所示： 如何将第三行（如row3）提取为pd数据帧？换句话说，row3.shape应该是（1,5），row3.head（）应该是：
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我有这个熊猫数据框 这就给了我： 我该怎么办 做一个新的人物， 将标题添加到图"标题这里" 以某种方式创建一个映射，这样标签不是29,30等，而是“29周”，“30周”等。 将图表的较大版本保存到我的计算机（例如10 x 10英寸） 这件事我已经琢磨了一个小时了！