importmatplotlib.pyplotasplt# 导入matplotlib库进行可视化city_counts=filtered_df['City'].value_counts()# 统计每个城市的人数plt.figure(figsize=(8,6))# 设置图形大小plt.pie(city_counts,labels=city_counts.index,autopct='%1.1f%%',startangle=140)# 绘制饼状图plt.title('City Distribution of People ov...
我们可以使用query方法来实现。 # 筛选出年龄大于等于30的数据filtered_df=df.query('Age >= 30') 1. 2. 步骤3:显示结果 最后,我们需要将筛选后的结果显示出来。我们可以通过print函数来查看筛选后的DataFrame。 print(filtered_df) 1. 总结 通过以上步骤,你已经学会了如何在Python中使用DataFrame进行筛选查询。...
Python Dataframe Filter使用线性关系的数据 您可以先进行线性拟合,然后过滤掉超出某个阈值的数据。示例代码如下: import numpy as npdf = pd.DataFrame({'ip':[10,20,30,40],'op':[105,195,500,410]})# do a linear fit on ip and opf = np.polyfit(df.ip,df.op,1)fl = np.poly1d(f)# you...
df.apply(furthe_using,axis=1, args=["收付標簽","交易總額"]) 3. Map 用法1: df["收付標簽"].map({"出":1,"進":0}) replace的function一樣 用法2: 定義新的variable,方便處理大量的replace value dict_ = {"出":1,"進":0} df["收付標簽"].map(dict_) 4.Apply, Map 和Applymap的不...
df.one.filter(['rabbit']) df.one.filter(like='e') df.one.filter(regex='e$') 分组后进行筛选,可以自定义函数,常与匿名函数lambda结合使用。 类似于SQL中的groupby + having操作。 使用语法为: DataFrameGroupBy.filter(func, dropna=True, *args, **kwargs) func -- 用于每个分组 dropna -- 是否删...
df.apply(function, a=1,b=2) 自定义函数中的第一个参数数据类型是Series, 即Dataframe中的一行或一列。你既可以对Series整体进行计算,也可以像列表一样提取出其中的具体的元素。 deffn1(x):returnx**2deffn2(x):returnx[1] 自定义函数中的参数是一个Series,其实就是一组向量,因而在形式上可以使用向量运...
# --- vname_in 是字符串, y_in 是一组非DF的向量 x_in = train_base[vname_in] tmp_pearson = pearsonr( list(x_in), list(y_in) ) # 该函数不能用 DF, 输出 statistic,p-valuereturn [vname_in, tmp_pearson[0], tmp_pearson[1]] ...
','Nick','John','Tom'],'Age':[20,21,19,18],'Email':['tom@pandasdataframe.com','nick@pandasdataframe.com','john@pandasdataframe.com','tom@pandasdataframe.com']}df=pd.DataFrame(data)filtered_df=df.query('Email.str.contains("pandasdataframe.com")',engine='python')print(filtered_df)...
python中filter()的多种筛选 1、筛选指定的列,类似于花式索引 df2.filter(items=['one','three']) """ one three mouse 1 3 rabbit... 4 6 """ 2、筛选以字母e结尾的列 df2.filter(regex='e$', axis=1) """ one three mouse 1 3 rabbit 4 6 """ 3、筛选以字母...e结尾的行 df2.fil...
示例代码来看一个实用的例子，比如我们要根据一列的条件快速过滤数据：# 创建一个较大的 DataFramelarge_df = pd.DataFrame({ 'Age': [22, 45, 18, 25, 30], 'Salary': [35000, 80000, 27000, 32000, 40000]})# 过滤出年龄大于 24 岁的记录filtered_df = large_df[large_df['Age'] > 24]...