利用pandas提供的条件过滤功能,如df[df['column_name'].str.contains('filter_content')],对DataFrame进行过滤。这里'filter_content'是你想要过滤的字符串。 python import pandas as pd # 假设我们有一个DataFrame df data = {'column_name': ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']} df = pd.DataFram...
import pandas as pd # 创建 DataFrame data = { 'Class': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva', 'Frank'], 'Score': [85, 88, 76, 43, 67, 91] } df = pd.DataFrame(data) # 使用 filter filtered_df = df.groupby(...
'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)...
importpandasaspd# 创建示例 DataFramedata={'name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'age':[25,30,35,40],'website':['pandasdataframe.com','example.com','pandasdataframe.com','test.com']}df=pd.DataFrame(data)# 过滤出 age 大于 30 并且 website 为 'pandasdataframe.com' 的行filtered_...
http://stackoverflow.com/questions/11869910/pandas-filter-rows-of-dataframe-with-operator-chaining 可以这样: 1 2 df=pd.read_csv('imdb.txt').sort(columns='year') df[df['year']>1990].to_csv('filtered.csv') 1 2 3 4 5 6 7
示例使用：import pandas as pddata = {'A_x': [1, 2, 3],'B_x': ['foo', 'bar', 'baz'],'C_y': [True, False, True],'D_y': [1.5, 2.5, 3.5]}df = pd.DataFrame(data)# 按列名中包含"o"的模式选择列df_filter_like = df.filter(like='_x')print(df_filter_like)print(...
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...
使用pandas提供的filter进行筛选 使用pandas字符串方法+布尔索引 为处理字符串数据,Pandas通过.str提供了许多字符串处理方法: contains 判断某字符串中是否包含 startswith endswith 这些方法均返回布尔值的序列,可用于布尔索引。 importpandasaspd data = pd.DataFrame({'A1':[1,2,3],'B1':[1,2,3],"1B11":...
2、通过dataframe的基本操作将其选取出来: >>> filter_data = df[bool] >>> print('filter data : \n', filter_data) 总结:这样就成功将特定数据选取出来了,将代码汇总一下就是 >>> bool = df.str.contains('Mr\.') >>> filter_data = df[bool] ——— 版权声明:本文为CSDN博主「yyhhlancelot...
方法描述 DataFrame.loc[] 通过标签选择数据。 DataFrame.iloc[] 通过位置选择数据。 DataFrame.at[] 通过标签选择单个值。 DataFrame.iat[] 通过位置选择单个值。 DataFrame.filter() 根据列名选择数据。 DataFrame.get() 获取指定列的值。 DataFrame.query() 根据条件查询数据。