导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于python中pd的一行多少值的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
请问怎么用python写出“一行里面只要有一个大于100的值，即输出整行”的代码？
import pandas
def compare():
data = pandas.read_csv(r'C:\Users\admin\Desktop\1.csv', sep='\t')
data1 = pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=data.columns)
for i in range(data.shape[0]):
for j in range(data.shape[1]):
if data.iloc[i, j] 100:
data1 = data1.append(data.iloc[i], ignore_index=True)
break
print(data1)
compare()
我的原数据是csv文件，里面信息是这样的
输出的结果是
可以看到一行里没有超过100的都被过滤掉了，用的时候把文件位置改一下
python pandas 怎样高效地添加一行数据
定义行 row = pd.DataFrame(row_values,column_headers)
追加行 df.append(row,ignore_index=True)
举例 :
row = pd.DataFrame(['python', 'pandas', 10], ['name','lib','rank'])
df.append(row,ignore_index=True)
python里dataframe怎么设置刻度
人工智能原理与实践 全面涵盖人工智能和数据科学各个重要体系经典
数据科学家最常用的数据表格工具当属 pandas; 通过pandas表格，可以方便的展示表格（dataframe）和分析表格。而表格的格式设置不好，会影响分析效率。
所谓磨刀不误砍柴工，工欲善其事必先利其器， 下面大家了解一下常用的几种设置方法：
显示更多行
显示更多列
改变列宽
设置float列的精度
数字格式化显示
更改绘图方法
配置info()的输出
打印出当前设置并重置所有选项
1. 显示更多行
默认设置，pandas 是不超出屏幕的显示范围的，如果表的行数很多，它会截断中间的行只显示一部分。有些时候，如果需要查看的数据的总行数不多，可以通过设置display.max_rows来控制显示的最大行数，比如设置显示200行数据，从而一次性查看数据：
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 200)
# 或者这样设置
# pd.options.display.max_rows = 200
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但当数据的行数超过了display.max_rows，那么display.min_rows将确定显示的部分有多少行。因为display.min_rows的默认行数为10，因此数据一般显示为前5行数据，和后5行数据。
同理，也可根据自己的习惯显示可显示的行数，比如20
pd.set_option('display.min_rows', 20)
# pd.options.display.min_rows = 20
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如果需要恢复默认的设置，可以这样重置为默认情况：
# 重置
pd.reset_option('display.max_rows')
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2. 显示更多列
行可以设置，同样的列也可以设置，display.max_columns控制着可显示的列数，默认值为20。
pd.get_option('display.max_columns')
# pd.options.display.max_columns
20
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3. 改变列宽
pandas对列中显示的字符数有一些限制，默认值为50字符。所以，有的值字符过长就会显示省略号。如果想全部显示，可以设置display.max_colwidth，比如设置成500。
pd.set_option ('display.max_colwidth',500)
# pd.options.display.max_colwidth = 500
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4. 设置float列的精度
对于float浮点型数据，pandas默认情况下只显示小数点后6位。我们可以通过预先设置display.precision让其只显示2位，避免后面重复操作。
pd.set_option( 'display.precision',2)
# pd.options.display.precision = 2
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这个设置不影响底层数据，它只影响浮动列的显示。
5. 数字格式化显示
pandas中有一个选项display.float_formatoption可以用来格式化任何浮点列。这个仅适用于浮点列，对于其他数据类型，必须将它们转换为浮点数才可以。
用逗号格式化大值数字
例如 1200000 这样的大数字看起来很不方便，所以我们用逗号进行分隔。
pd.set_option('display.float_format','{:,}'.format)
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设置数字精度
和上面display.precision有点类似，假如我们只关心小数点后的2位数字，我们可以这样设置格式化：
pd.set_option('display.float_format', '{:,.2f}'.format)
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百分号格式化
如果我们要显示一个百分比的列，可以这样设置。
pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}%'.format)
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6. 更改绘图方法
默认情况下，pandas使用matplotlib作为绘图后端。从 0.25 版本开始，pandas提供了使用不同后端选择，比如plotly，bokeh等第三方库，但前提是你需要先安装起来。
设置很简单，只要安装好三方库后，同样只需要一行。
import pandas as pd
import numpy as np
pd.set_option('plotting.backend', 'altair')
data = pd.Series(np.random.randn(100).cumsum())
data.plot()
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7. 配置info()的输出
pandas中我们经常要使用info()来快速查看DataFrame的数据情况。但是，info这个方法对要分析的最大列数是有默认限制的，并且如果数据集中有null，那么在大数据集计数统计时会非常慢。
pandas提供了两种选择：
display.max_info_columns: 设置要分析的最大列数，默认为100。
display.max_info_rows: 设置计数null时的阈值，默认为1690785。
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比如，在分析有 150 个特征的数据集时，我们可以设置display.max_info_columns为涵盖所有列的值，比如将其设置为 200：
pd.set_option('display.max_info_columns', 200)
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在分析大型数据集时，df.info()由于要计算所有null，导致速度很慢。因此我们可以简单地设置display.max_info_rows为一个小的值来避免计数，例如只在行数不超过5时才计数null：
pd.set_option('display.max_info_rows', 5)
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8. 打印出当前设置并重置所有选项
pd.describe_option()将打印出设置的描述及其当前值。
pd.describe_option()
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还可以打印特定的选项，例如，行显示。
# 具体的搜索
pd.describe_option('rows')
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最后，我们还可以直接全部重置。
pd.reset_option('all')
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总结
以上就是常用set_option的使用，大家可以一次性设置如下：
pd.set_option('display.max_rows',xxx) # 最大行数
pd.set_option('display.min_rows',xxx) # 最小显示行数
pd.set_option('display.max_columns',xxx) # 最大显示列数
pd.set_option ('display.max_colwidth',xxx) #最大列字符数
pd.set_option( 'display.precision',2) # 浮点型精度
pd.set_option('display.float_format','{:,}'.format) #逗号分隔数字
pd.set_option('display.float_format', '{:,.2f}'.format) #设置浮点精度
pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}%'.format) #百分号格式化
pd.set_option('plotting.backend', 'altair') # 更改后端绘图方式
pd.set_option('display.max_info_columns', 200) # info输出最大列数
pd.set_option('display.max_info_rows', 5) # info计数null时的阈值
pd.describe_option() #展示所有设置和描述
pd.reset_option('all') #重置所有设置选项
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Python pandas用法
在Python中，pandas是基于NumPy数组构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。
使用下面格式约定，引入pandas包：
pandas有两个主要数据结构：Series和DataFrame。
Series是一种类似于一维数组的对象，它由 一组数据 （各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的 数据标签（即索引） 组成，即index和values两部分，可以通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。
pd.Series(list,index=[ ]) ，第二个参数是Series中数据的索引，可以省略。
Series类型索引、切片、运算的操作类似于ndarray，同样的类似Python字典类型的操作，包括保留字in操作、使用.get()方法。
Series和ndarray之间的主要区别在于Series之间的操作会根据索引自动对齐数据。
DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同，是最常用的pandas对象。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。
pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) ：columns和index为指定的列、行索引，并按照顺序排列。
如果创建时指定了columns和index索引，则按照索引顺序排列，并且如果传入的列在数据中找不到，就会在结果中产生缺失值：
数据索引 ：Series和DataFrame的索引是Index类型，Index对象是不可修改，可通过索引值或索引标签获取目标数据，也可通过索引使序列或数据框的计算、操作实现自动化对齐。索引类型index的常用方法：
重新索引 ：能够改变、重排Series和DataFrame索引，会创建一个新对象，如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值。
df.reindex(index, columns ,fill_value, method, limit, copy ) ：index/columns为新的行列自定义索引；fill_value为用于填充缺失位置的值；method为填充方法，ffill当前值向前填充，bfill向后填充；limit为最大填充量；copy 默认True，生成新的对象，False时，新旧相等不复制。
删除指定索引 ：默认返回的是一个新对象。
.drop() ：能够删除Series和DataFrame指定行或列索引。
删除一行或者一列时，用单引号指定索引，删除多行时用列表指定索引。
如果删除的是列索引，需要增加axis=1或axis='columns'作为参数。
增加inplace=True作为参数，可以就地修改对象，不会返回新的对象。
在pandas中，有多个方法可以选取和重新组合数据。对于DataFrame，表5-4进行了总结
适用于Series和DataFrame的基本统计分析函数 ：传入axis='columns'或axis=1将会按行进行运算。
.describe() ：针对各列的多个统计汇总，用统计学指标快速描述数据的概要。
.sum() ：计算各列数据的和
.count() ：非NaN值的数量
.mean( )/.median() ：计算数据的算术平均值、算术中位数
.var()/.std() ：计算数据的方差、标准差
.corr()/.cov() ：计算相关系数矩阵、协方差矩阵，是通过参数对计算出来的。Series的corr方法用于计算两个Series中重叠的、非NA的、按索引对齐的值的相关系数。DataFrame的corr和cov方法将以DataFrame的形式分别返回完整的相关系数或协方差矩阵。
.corrwith() ：利用DataFrame的corrwith方法，可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。传入一个Series将会返回一个相关系数值Series（针对各列进行计算），传入一个DataFrame则会计算按列名配对的相关系数。
.min()/.max() ：计算数据的最小值、最大值
.diff() ：计算一阶差分，对时间序列很有效
.mode() ：计算众数，返回频数最高的那（几）个
.mean() ：计算均值
.quantile() ：计算分位数（0到1）
.isin() ：用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集
适用于Series的基本统计分析函数，DataFrame[列名]返回的是一个Series类型。
.unique() ：返回一个Series中的唯一值组成的数组。
.value_counts() ：计算一个Series中各值出现的频率。
.argmin()/.argmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引）
.idxmin()/.idxmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引（自定义索引）
pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。下表对它们进行了总结，其中read_csv()、read_table()、to_csv()是用得最多的。
在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。
在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的。对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（np.nan）表示缺失数据，也可将缺失值表示为NA（Python内置的None值）。
替换值
.replace(old, new) ：用新的数据替换老的数据，如果希望一次性替换多个值，old和new可以是列表。默认会返回一个新的对象，传入inplace=True可以对现有对象进行就地修改。
删除重复数据
利用函数或字典进行数据转换
df.head()：查询数据的前五行
df.tail()：查询数据的末尾5行
pandas.cut()
pandas.qcut() 基于分位数的离散化函数。基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶。
pandas.date_range() 返回一个时间索引
df.apply() 沿相应轴应用函数
Series.value_counts() 返回不同数据的计数值
df.aggregate()
df.reset_index() 重新设置index，参数drop = True时会丢弃原来的索引，设置新的从0开始的索引。常与groupby()一起用
numpy.zeros()
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python中pd的一行多少值的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。