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python matplotlib与pandas画图 python之 matplotlib和pandas绘图教程

layman2016 人气:0
想了解python之 matplotlib和pandas绘图教程的相关内容吗,layman2016在本文为您仔细讲解python matplotlib与pandas画图的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:python,matplotlib,pandas,下面大家一起来学习吧。

python中提供了一些数据过滤功能,可以使用内建函数,也可以使用循环语句来判断,或者使用pandas库,当然在有些情况下使用pandas是为了提高工作效率。

举例如下:

a = [('chic', 'JJ'), ('although', 'IN'), ('menu', 'JJ'), ('items', 'NNS'), ('doesnt', 'JJ'),
  ('scream', 'NN'), ('french', 'JJ'), ('cuisine', 'NN')]

这里的a为一个list,列表中还有元组。每一个元组由单词和其词性组成,我们要筛选词性为JJ何NN的单词。可以有三种写法:

第一种,使用内建函数filter:

def filt_nn(data_text):
 nn_data = filter(lambda x: x[1] == 'NN'or x[1] == 'JJ', data_text)
 print(list(nn_data))
 return list(nn_data)

第二种,使用pandas包:

data = pd.DataFrame(a, columns=['word', 'ps'])
print(data[data.ps.isin(['JJ', 'NN'])].word)

第三种,使用循环:

absd = []
for i in a:
 if i[1] == 'NN' or i[1] == 'JJ':
  absd.append(i[0])
print(absd)

得到的结果都相同,如下:

['chic', 'menu', 'doesnt', 'scream', 'french', 'cuisine']

虽然结果相同,但是推荐第一、二种方法,因为这两个方法速度更快。

补充:Python DataFrame 多条件筛选 使用&

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~

DF6
Out[42]: 
 B C  D
0 1 B 10.750
1 3 C 8.875
2 2 T 58.000
3 2 L 57.000
4 3 Y 46.000
DF6[(DF6.B>1) & (DF6.D > 10)]
Out[45]: 
 B C  D
2 2 T 58.0
3 2 L 57.0
4 3 Y 46.0

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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