取反篩選集合
取分組後每組的前幾個資料
遍歷操作
values()
如果用lambda函式，那麼條件要用()括起來，而且lambda函式所用的邏輯符號為：&(and)，|(or)
如果用lambda函式，對每一行進行操作的話，需要加上axis=1的引數
一般來講簡單的邏輯篩選用lambda即可，複雜的邏輯要使用自定義函式
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.dataframe()
# 根據資料集大小將某列生成隨機模擬數
df["籃球場個數"] = np.random.randint(1000000, 5000000, size=len(df))
# 還有一種方法, 這裡提一下,某個範圍內的數
# df.loc[:, "籃球場個數"] = np.arange(len(df))
# 最簡單的情況(可能因為某些原因需要新增輔助列)
print(df)
# 稍微複雜點的，需要實現自己的邏輯（這裡假設要對籃球場進行考察附加條件）
def calc_para(df):
if (df.省 == "遼寧" and df.市 == "大連") or (df.省 == "四川" and df.市 == "成都"):
return "嚴重考察"
elif df.省 == "遼寧" and df.市 == "葫蘆島":
return "派人取查"
else:
return "隨機抽查"
# 不需要傳入引數，預設引數就為df, axis=1代表著將每一行拿到自定義函式中進行運算
print(df)
# 還是用上面的資料
# 需求為不要瀋陽的資料（我這裡因為資料集合比較簡單，需求也只有乙個條件，如果是多個條件同時需要滿足，那麼可能直接篩選就不是很清晰）
df = df[df.市 !=
"瀋陽"
]print
(df)
# 如果提交見很多，那麼可能上面的方法就滿足不了條件
# 不看瀋陽的資料(~取反的話必須後面要將所有取反條件括起來)
df = df[
~(df.市 ==
"瀋陽")]
print
(df)
# 將每個省市籃球場由大到小排序
df.sort_values(by=["省", "市", "籃球場個數"], ascending=false, inplace=true)
# 提取出每個省籃球場個數排名前兩名的市
tmp_df = df.groupby(by=["省"]).head(2)
print(tmp_df)
# 這裡要根據條件對add_symbol列進行更改，滿足條件的由 0 變更為 1
tmp_repo_df = pd.dataframe()
tmp_repo_df["add_symbol"] = 0
diff = 100
sum_amount = 0
for index, item in tmp_repo_df.iterrows():
# 不能夠直接進行比如 sum_amount += item["actqty_add"] / item["conversion"]這種操作
actqty_add = item["actqty_add"]
conversion = item["conversion"]
sum_amount += actqty_add / conversion
if sum_amount > diff:
# 保證最後一次的增加超過diff
tmp_repo_df.loc[index, "add_symbol"] = 1
break
tmp_repo_df.loc[index, "add_symbol"] = 1
# 將同乙個stpid的彙總，並生成分類彙總的字典，為後面對映做個快取
df = pd.dataframe()
stpid_organ_dic = {}
for i in org_group.values:
organs = i[1].split(",")
stpid_organ_dic.update()
print(stpid_organ_dic)
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