'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)...
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....
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。
import pandas as pd # 创建一个 Series s = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd']) print(s) 2)pandas.DataFrame 是一个二维表格型数据结构,类似于电子表格或 SQL 表。它由行和列组成,每列可以有不同的数据类型。可以看作是由多个 Series 组成的集合,共享同一个索引。
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...
# college_ugds_所有值和.0019比较,返回布尔值DataFrame In[53]: college = pd.read_csv('data/college.csv', index_col='INSTNM') college_ugds_ = college.filter(like='UGDS_') In[54]: college_ugds_.head() == .0019 Out[54]: 代码...
DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) 在特殊地点插入行 DataFrame.iter() Iterate over infor axis DataFrame.iteritems() 返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows() 返回索引和序列的迭代器 DataFrame.itertuples([index, name]) Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as fi...
filter() Filter the DataFrame according to the specified filter first() Returns the first rows of a specified date selection floordiv() Divides the values of a DataFrame with the specified value(s), and floor the values ge() Returns True for values greater than, or equal to the specified ...