Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库,它提供了DataFrame这一核心数据结构,可以方便地处理表格型数据。在处理DataFrame时,索引、数据选取和过滤是常见的操作。本文将详细介绍这些操作的方法和技巧。一、索引Pandas中的索引类似于Excel中的行号和列标签,用于标识数据的唯一性。DataFrame的索引可以是数字、字符串、日期...
1)按列名过滤(使用 items 参数) importpandasaspd# 创建示例 DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1,2,3],'B': [4,5,6],'C': [7,8,9] })# 保留指定列 'A' 和 'B'filtered_df = df.filter(items=['A','B'], axis=1) print(filtered_df) 2)按列名包含的子字符串过滤(使用like参数) ...
'Email':['tom@pandasdataframe.com','nick@pandasdataframe.com','john@pandasdataframe.com','tom@pandasdataframe.com']}df=pd.DataFrame(data,index=['a','b','c','d'])filtered_df=df.filter(items=['a','c'],axis=0)print(filtered_df)...
To filter pandas DataFrame by multiple columns, we simply compare that column values against a specific condition but when it comes to filtering of DataFrame by multiple columns, we need to use the AND (&&) Operator to match multiple columns with multiple conditions....
ref: Ways to filter Pandas DataFrame by column valuesFilter by Column Value:To select rows based on a specific column value, use the index chain method. For example, to filter rows where sales are over 300: Pythongreater_than = df[df['Sales'] > 300]...
importpandasaspd data={ "name":["Sally","Mary","John"], "age":[50,40,30], "qualified":[True,False,False] } df=pd.DataFrame(data) newdf=df.filter(items=["name","age"]) print(newdf) 运行一下 定义与用法 filter()方法筛选 DataFrame ,并仅返回在筛选器中指定的行或列。
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.filter方法的使用。
Example: Filter by column names with theregextheDataFrame.filter()Method By using the regex parameter of theDataFrame.filter()method, we can filter the DataFrame by certain columns. The below example shows the same. #importing pandas as pd import pandas as pd #creating DataFrame df=pd.DataFrame...
问按过滤器获取多列DataFrame (多字符串使用pandas.filter` `like` `)EN根据名称的一部分检索DataFrame...
PandasDataFrame.filter(~)方法返回标签与指定模式匹配的行或列。 警告 该方法根据列/行的标签而不是实际数据应用过滤。 参数 1.items|list-like|optional 提取items中包含标签的行或列。 2.like|string|optional 提取标签包含like的行或列。 3.regex|string(正则表达式)|optional ...