我想在一个大表格中处理其中两列，先对一列筛选，再对另一列筛选。其实就是数据清洗过程。
我的原表是DataFrame类，这是我的代码。
import os
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime
from pandas import Timestamp
path = "D:/pandas/空管数据2018.12.csv"
data = pd.read_csv(path,index_col=['Unnamed: 0'],parse_dates=['实际起飞时间','实际降落时间'],low_memory=False)
screencondition1 = data['起飞机场'] == 'ZBAA' #筛选起飞机场为首都机场
screencondition2 = data['降落机场'] == 'ZBAA' #筛选降落机场为首都机场
data1 = data[screencondition1]
data2 = data1.sort_values('实际起飞时间').reset_index().fillna(0)
data3 = data[screencondition2]
data4 = data3.sort_values('实际降落时间').reset_index().fillna(0)
print(data2)
输出结果如下：
index 航班号 机型 注册号 … 扇区19离开时间 扇区20名称 扇区20进入时间 扇区20离开时间
0 50202 CSS6871 B752 B2845 … 0 0 0 0
1 94007 CCA975 A333 B5913 … 0 0 0 0
2 17221 CSS6945 B752 B1463 … 0 0 0 0
3 135569 CCA9693 B738 B7896 … 0 0 0 0
4 50963 CSS6909 B733 B2966 … 0 0 0 0
… … … … … … … … …
23188 150574 CCA4166 A320 B8890 … 0 0 0 0
23189 151693 CES5176 A320 B8975 … 0 0 0 0
23190 152292 CSN6214 A320 B8991 … 0 0 0 0
23191 152751 CFI013 C680 B9329 … 0 0 0 0
23192 155735 CCA1625 A321 B9919 … 0 0 0 0
[23193 rows x 284 columns]
如果我用pd.values把DataFrame转成ndarray类，则是下面的结果：
[[50202 ‘CSS6871’ ‘B752’ … 0 0 0]
[94007 ‘CCA975’ ‘A333’ … 0 0 0]
[17221 ‘CSS6945’ ‘B752’ … 0 0 0]
…
[152292 ‘CSN6214’ ‘A320’ … 0 0 0]
[152751 ‘CFI013’ ‘C680’ … 0 0 0]
[155735 ‘CCA1625’ ‘A321’ … 0 0 0]]
Original: https://blog.csdn.net/weixin_59012690/article/details/123165872
Author: Elophredr
Title: pandas学习笔记1: DataFrame和ndarray类
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