data={'Name':['Tom','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,index=['a','b','c','d'])filtered_df=df.filter(items=['a','c'],axis=...
使用ix[]进行基于位置和标签的选取:例如df.ix[row_index, col_label]表示选取第row_index行,列标签为col_label的数据。三、FilterFilter函数用于根据指定条件对DataFrame进行过滤,返回符合条件的子集。它接受一个布尔系列作为参数,通过将条件表达式应用于DataFrame的某一列或多列来创建布尔系列。例如: 过滤某一列的值...
通过列值过滤Pandas DataFrame的方法 在这篇文章中,我们将看到通过列值过滤Pandas Dataframe的不同方法。首先,让我们创建一个Dataframe。 # importing pandas import pandas as pd # declare a dictionary record = { 'Name' : ['Ankit', 'Swapni
pandas Dataframe filter df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)), index=['Ohio','Colorado','Utah','New York'], columns=['one','two','three','four']) df.ix[np.logical_and(df.one !=4, df.three !=6), :3] df[['B1' in x for x in all_data_st['sku']]]status....
filter_func:过滤函数。 errors:如果标签不存在,是否引发错误。 使用实例:df2 = pd.DataFrame({ 'Alpha': [2, 3], 'Bravo': [7, 8]}, index=['First', 'Second'])df.update(df2)print(df) 输出结果: Alpha BravoFirst 2 7Second 3 8 8. apply方法 用处:沿指定轴应用函数。 语法规范:DataFrame....
df = pd.DataFrame(np.array(([1, 2, 3], [4, 5, 6])), index=['mouse', 'rabbit'], columns=['one', 'two', 'three']) df 根据列名筛选 # select columns by name df.filter(items=['one', 'three']) 根据正则表达式筛选 按照正则表达式,且按照axis=1即列的方向进行筛选 # select col...
this object.DataFrame.select_dtypes([include, exclude])根据数据类型选取子数据框DataFrame.valuesNumpy的展示方式DataFrame.axes返回横纵坐标的标签名DataFrame.ndim返回数据框的纬度DataFrame.size返回数据框元素的个数DataFrame.shape返回数据框的形状DataFrame.memory_usage([index, deep])Memory usage of DataFrame ...
Python pandas.DataFrame.filter函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。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...
特别是 DataFrame.apply()、DataFrame.aggregate()、DataFrame.transform() 和DataFrame.filter() 方法。 在编程中,通常的规则是在容器被迭代时不要改变容器。变异将使迭代器无效,导致意外行为。考虑以下例子: In [21]: values = [0, 1, 2, 3, 4, 5] In [22]: n_removed = 0 In [23]: for k, ...
df.filter(items=['Q1', 'Q2']) # 选择两列df.filter(regex='Q', axis=1) # 列名包含Q的列df.filter(regex='e$', axis=1) # 以e结尾的列df.filter(regex='1$', axis=0) # 正则,索引名以1结尾df.filter(like='2', axis=0) # 索引中有2的# 索引...