axis：指定操作的轴方向，默认为列轴（axis=1）。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...
df.filter(regex='^2',axis=0).filter(like='Q', axis=1) 7、按数据类型查询 df.select_dtypes(include=['float64']) # 选择float64型数据df.select_dtypes(include='bool')df.select_dtypes(include=['number']) # 只取数字型df.select_dtypes(exclude=['int'...
2.8 df.filter() pandas练习文档.xlsx 415.9K· 百度网盘 PS:写在前面的话:数据清洗的第一步,是查找数据(筛选数据),Excel中可以使用find,或条件筛选按钮,SQL中主要使用SELECT * FROM table_name语句。使用Pandas查找数据,主要是利用索引。所以需要了解Pandas中的索引及数据结构。 1、Pandas中的数据结构 Pandas中的...
import polars as pl import time # 读取 CSV 文件 start = time.time() df_pl = pl.read_csv('test_data.csv') load_time_pl = time.time() - start # 过滤操作 start = time.time() filtered_pl = df_pl.filter(pl.col('value1') > 50) filter_time_pl = time.time() - start # 分组...
# Polars filter and selecttrain_pl.filter(pl.col("cat_1") == 1).select(pl.col(nums).mean())# Pandas filter and selecttrain_pd[train_pd['cat_1']==1][nums].mean()两个查询的结果如下：在性能方面，Polars的数值filter速度要快2-5倍，而Pandas需要编写的代码更少。Pandas在处理字符串(分类...
You can also use thefiltermethod to select columns based on the column names or index labels. In the above example, thefiltermethod returns columns that contain the exact string 'acid'. Thelikeparameter takes a string as an input and returns columns that has the string. ...
参数selector定义了哪个表是选择器表(你可以从中进行查询)。参数dropna将从输入的DataFrame中删除行,以确保表同步。这意味着如果要写入的表中的一行完全由np.nan组成,那么该行将从所有表中删除。 如果dropna为False,用户需要负责同步表格。请记住,完全由np.Nan行组成的行不会被写入 HDFStore,因此如果选择调用dropna=...
filter(["Type", "Price"]) # select the columns Type and Price .groupby("Type") .agg("mean") .reset_index() .set_axis(["Type", "averagePrice"], axis = 1, inplace = False) ) 图片来自作者 接下来的示例,我们将使用多个条件进行筛选并计算其他特征。请注意,可以使用内置函数agg(用于数据...
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 # 索引中以2开头、列名有Q的 df.filter(regex='^2',axis=0).filter(like='Q', axis=1) 7、按数据类型查询 df.select_dtypes(include=['float64']) # 选择float64型数据 ...
.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...