python 按条件索引/提取出Excel表格中的内容

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python在处理Excel表格中, 功能非常强大, 几乎可以说是为所欲为; 其中, 处理Excel表格中, 最常用的就是按条件提取出表格中的某些特征的内容; 对于的, 就要用到python的索引功能; 以下是要实操的案例数据中的一部分

CardCountTypeTermNoOperNoDept818消费49235第一食堂814消费6327第二食堂820消费6327第二食堂211消费196133好利来食品店209消费14648好利来食品店210消费16912第三食堂212消费16912第三食堂213消费16912第三食堂676存款202143财务处673消费41249第四食堂677消费41249第四食堂672消费61252第四食堂678消费61252第四食堂679消费61252第四食堂680消费175247第四食堂674消费19236第一食堂675消费49235第一食堂782消费427第二食堂780消费5927第二食堂784消费8727第二食堂785消费18627第二食堂781消费727第二食堂任务: 将Dept这一列中,提取出一,二食堂构成新的表格 import os import pandas as pd os.chdir(r"D:\") def duty2_1(): data2 = pd.read_csv("task1_1_2.csv") # 导入数据 # 取出'Dept'这一列 data2_Dept = data2['Dept'] # 查看'Dept'这一列分类情况 # 结果为有6个类别的食堂 print(data2_Dept.value_counts()) # 取出'Dept'这一列所有食堂的行,构建新的DF: data_canteen data_canteen = data2[(data2['Dept']=='第一食堂') | (data2['Dept']=='第二食堂')][['CardNo','Dept']] # (data2['Dept']=='第一食堂') 表示提取出Dept列中'第一食堂'所在的所有行 # (data2['Dept']=='第二食堂') 表示提取出Dept列中'第二食堂'所在的所有行 # ['CardNo','Dept']表示Dept取出这一列 # | 是逻辑符号: 或 print(data_canteen)

用法总结:df[(列满足的条件)逻辑符号(列满足的条件)逻辑符号()][]

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