df.one.filter(regex='e$')'''mouse1Name: one, dtype: int64''' DataFrameGroupBy 分组对象的使用上,它可以返回不包含筛选元素的数据框的副本。如果组中的元素不满足函数指定的布尔表达式(为 False),则会将其筛选过滤掉。filter 的函数 func 经常和匿名函数 lambda 配合使用,用来筛选 groupby 之后的数据,它类...
data={'Name':['Tom','Nick','John','Tom'],'Age':[20,21,19,18],'Email':['tom@pandasdataframe.com','nick@pandasdataframe.com','john@pandasdataframe.com','tom@pandasdataframe.com']}df=pd.DataFrame(data)filtered_df=df.filter(regex='^E')print(filtered_df) Python Copy Output: 在这个...
import pandas as pddata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [24, 32, 28, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']}df = pd.DataFrame(data)df 筛选列名中包含“A”字母的列。 df.filter(regex='^A',axis=1) 或者: df.filter(lik...
筛选DataFrame列名中包含某个特殊的字符串的打印出来，比如当前数据有五列，createtime、education、salary、...
one.filter(['mouse']) df.one.filter(like='se') df.one.filter(regex='e$') ''' mouse 1 Name: one, dtype: int64 ''' DataFrameGroupBy 分组对象的使用上,它可以返回不包含筛选元素的数据框的副本。如果组中的元素不满足函数指定的布尔表达式(为 False),则会将其筛选过滤掉。filter 的函数 func ...
在pandas DataFrame中使用regex将一个字符串分割成若干列 给出一些包含多个值的字符串的混合数据,让我们看看如何使用regex划分字符串,并在Pandas DataFrame中制作多个列。 方法1 在这个方法中,我们将使用re.search(pattern, string, flags=0) 。这里pattern指的是我们
使用pandas提供的filter进行筛选 Pandas 的 filter 方法根据指定的索引标签对数据框行或列查询子集。 DataFrame 使用时的语法为: df.filter( items=None, like:'str | None'=None, regex:'str | None'=None, axis=None, ) ->'FrameOrSeries' 参数: ...
filter过滤 DataFrame.filter(self, items=None, like=None, regex=None, axis=None) 根据分组数据进行过滤 importpandasaspd#数据集df=pd.DataFrame({'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],'data':[0,5,10,5,10,15,10,15,20]})...
filter(like='UGDS_') In[54]: college_ugds_.head() == .0019 Out[54]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #用DataFrame和DataFrame进行比较 In[55]: college_self_compare = college_ugds_ == college_ugds_ college_self_compare.head() Out[55]: ...
regex参数可以用来进行正则匹配,下面的代码提取出了列名中包含数字的列: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> movies.filter(regex=r"\d").head() actor_3_fb actor_2_name ... actor_3_name actor_2_fb 0 855.0 Joel Dav... ... Wes Studi 936.0 1 1000.0 Orlando ... ......