1.使用布爾掩碼作為索引過濾數據：（4.18）

• 一、對數組或Series用布爾數組進行過濾，濾去對應位置為False的值，只保留對應位置為True的值：

對數組：

對Series：

• 二、對DataFrame用布爾數組進行過濾，在False的位置填充缺省值（注意區別）： 此時，若想要在特定的某一列中尋找特定的值： 若想要選取存在絕對值大于1.5的數據的行，通過布爾數組配合any()實現：

總結：若想通過僅布爾數組直接選取特定的值，則布爾數組不能是DataFrame形式

2.DataFrame對象才能使用.join()方法：(4.18)

合并數據集的時候發現報錯：

檢查發現， 所以，

3.獲取DataFrame進行groupby分組后的某一列的兩種等效方法：

現在獲取按key1分組后的data1這一列數據：

對方法一的理解： 按照groupby()中參數列表對data['data1']這一列進行分組，分組方式與原數據集DataFrame無關，只與groupby()中參數列表有關，故不能省略為groupby('key1')：

對方法二的理解： 先按照groupby()中的參數對原數據集DataFrame進行分組，再從各組中選出data1列，分組方式與原數據集DataFrame有關，故能省略為groupby('key1')：

3.數組拼接時的維度問題：

• 在拼接數組的時候出現了這么一個錯誤：

• 原來是轉置后的數組維度與x的維度不匹配，改變創建全一數組的形狀或者通過reshape方法可以解決：

• 拼接成功：

轉載于:https://juejin.im/post/5cb883466fb9a0688539b4d7

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据处理踩过的坑（不断更新）：的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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