# selecting rows based on condition rslt_df = dataframe.loc[dataframe['Percentage'] > 70] print('\nResult dataframe :\n', rslt_df) Python Copy输出:方法2:使用数据框架的isin()方法选择那些列值出现在列表中的Pandas数据框架的行。示例1:从给定的数据框架中选择所有的行,其中’流’在选项列表中...
})# 筛选列名以 'B' 或 'C' 结尾的列filtered_df = df.filter(regex='[BC]$', axis=1) print(filtered_df) 4)按行名过滤(axis=0) importpandasaspd# 创建 DataFrame 并设置索引df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3],'B': [4,5,6],'C': [7,8,9] }, index=['row1','row2','row3...
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(items=['Name','Email'])print(filtered_df) Python Copy O...
import polars as pl import time # 读取 CSV 文件 start = time.time() df_pl_gpu = pl.read_csv('test_data.csv') load_time_pl_gpu = time.time() - start # 过滤操作 start = time.time() filtered_pl_gpu = df_pl_gpu.filter(pl.col('value1') > 50) filter_time_pl_gpu = time.t...
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。 语法 dataframe.filter(items,like,regex,axis) 参数 item,like,regex,axis参数都是关键字参数。 参数值描述 ...
pandas.DataFrame.query() 我們可以使用pandas.DataFrame.query()在列中按列值選擇 Pandas 行。 importpandasaspdimportnumpyasnp dates=["April-10","April-11","April-12","April-13","April-14","April-16"]sales=[200,300,400,200,300,300]prices=[3,1,2,4,3,2]df=pd.DataFrame...
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。
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...
范例1:采用filter()函数过滤掉 DataFrame 的任何三列。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the dataframedf = pd.read_csv("nba.csv")# Print the dataframedf 现在,过滤“Name”,“College”和“Salary”列。 # applyingfilterfunctiondf.filter(["Name","College","Salary"]) ...
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 ...