Получение данных из файла csv только конкретной страны [дубликат]

Question

Получение данных из файла csv только конкретной страны [дубликат]

Используйте функцию callback() внутри успеха foo(). Попробуйте таким образом. Это просто и легко понять. & nbsp;

var lat = "";
var lon = "";
function callback(data) {
    lat = data.lat;
    lon = data.lon;
}
function getLoc() {
    var url = "http://ip-api.com/json"
    $.getJSON(url, function(data) {
        callback(data);
    });
}

getLoc();

154

python pandas csv machine-learning

задан smci 17 July 2015 в 20:25

5 ответов

df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']})
countries = ['UK','China']

реализовать в:

df[df.countries.isin(countries)]

реализовать не так, как в странах покоя:

df[df.countries.isin([x for x in np.unique(df.countries) if x not in countries])]

1

ответ дан Ioannis Nasios 26 August 2018 в 05:31

Обычно я делаю общую фильтрацию по строкам следующим образом:

criterion = lambda row: row['countries'] not in countries
not_in = df[df.apply(criterion, axis=1)]

8

ответ дан Kos 26 August 2018 в 05:31

1

– Jeff 13 November 2013 в 19:47
2

– Kos 14 November 2013 в 09:42

Альтернативное решение, использующее метод .query () :

In [5]: df.query("countries in @countries")
Out[5]:
  countries
1        UK
3     China

In [6]: df.query("countries not in @countries")
Out[6]:
  countries
0        US
2   Germany

13

ответ дан MaxU 26 August 2018 в 05:31

1

– LondonRob 19 July 2017 в 14:49

Я хотел отфильтровать строки dfbc, у которых был BUSINESS_ID, который также был в BUSINESS_ID dfProfilesBusIds

. Наконец, он работал:

dfbc = dfbc[(dfbc['BUSINESS_ID'].isin(dfProfilesBusIds['BUSINESS_ID']) == False)]

1

ответ дан Sam Henderson 26 August 2018 в 05:31

1

– cricket_007 19 July 2017 в 12:17
2

– Malek B. 21 June 2018 в 13:33

Другие вопросы по тегам:

python pandas csv machine-learning

Похожие вопросы:

score 350 · Accepted Answer

Вы можете использовать pd.Series.isin .

Для «IN» используйте: something.isin(somewhere)

Или для «NOT IN»: ~something.isin(somewhere)

В качестве обработанного примера:

>>> df
  countries
0        US
1        UK
2   Germany
3     China
>>> countries
['UK', 'China']
>>> df.countries.isin(countries)
0    False
1     True
2    False
3     True
Name: countries, dtype: bool
>>> df[df.countries.isin(countries)]
  countries
1        UK
3     China
>>> df[~df.countries.isin(countries)]
  countries
0        US
2   Germany

350

ответ дан jpp 26 August 2018 в 05:31

1

– Kos 13 November 2013 в 19:15
2

– TomAugspurger 13 November 2013 в 20:07
3

– LondonRob 13 November 2013 в 20:41
4

– DSM 14 November 2013 в 18:10
5

– ifly6 18 May 2018 в 22:20