...pandas中where也是筛选,但用法稍有不同。 where接受的条件需要是布尔类型的,如果不满足匹配条件,就被赋值为默认的NaN或其他指定值。...filter不筛选具体数据,而是筛选特定的行或列。 43610 数据分析-如何重命名Pandas DataFrame中的列名? 背景介绍 DataFrames和Series是用于数据存储的pandas中的两个主要对象...
import pandas as pd path = 'D:\\桌面\\pd0.csv' #GB18030可以解码包含中文的文件 df_csv = pd.read_csv(path,encoding='GB18030') df_csv.to_csv('人类之奴.csv') df_xlsx = pd.read_excel('D:\\桌面\\python包.xlsx',sheet_name=0) df_xlsx.to_excel('人类之奴.xlsx') df_hdf = pd...
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...
df['column_name'] # 通过标签选择数据 df.loc[row_index, column_name] # 通过位置选择数据 df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter...
DataFrame是由多种类型的列构成的二维标签数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,或 Series 对象构成的字典。 # 第二节 DataFrame - 二维数组# DataFrame是由多种类型的列构成的二维标签数据结构,# 类似于 Excel 、SQL 表,或 Series 对象构成的字典。importpandasaspdimportnumpyasnp# 不指定索引 - 默认从0开始的索引...
# Using the dataframe we created for read_csvfilter1 = df["value"].isin([112])filter2 = df["time"].isin([1949.000000])df [filter1 & filter2] copy() Copy () 函数用于复制 Pandas 对象。当一个数据帧分配给另一个数据帧时,如果对其中一个数据帧...
.filter(pl.col("Category").is_in(["A","B"])) ) 如果表达式是 Eager 执行,则会多余地对整个 DataFrame 执行 groupby 运算,然后按 Category 筛选。 通过惰性执行,DataFrame 会先经过筛选,并仅对所需数据执行 groupby。 4)表达性 API 最后,Polars 拥有一个极具表达性的 API,基本上你想执行的任何运算都...
"""sort by value in a column""" df.sort_values('col_name') 多种条件的过滤 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """filter by multiple conditions in a dataframe df parentheses!""" df[(df['gender'] == 'M') & (df['cc_iso'] == 'US')] 过滤条件在行记录 代码语言:pyth...
'A.*':It will filter all the records which starts with the letter'A'. As theregexis defined, we have to use the following piece of code for filtering DataFrame rows: dataframe.column_name.str.match(regex) Note To work with pandas, we need to importpandaspackage first, below is the sy...
to_excel(filename) # 写入Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object) # 写入SQL表 df.to_json(filename) #以JSON格式写入文件 创建测试对象 pd.DataFrame(np.random.rand(20,5)) # 5列20行随机浮点数 pd.Series(my_list) # 从一个可迭代的序列创建一个序列 my_list df.index = pd.date...