'pandasdataframe.com4','pandasdataframe.com5'],'other_column':['other1','other2','other3','other4','other5']},index=['row1','row2','pandasdataframe.com_row','row4','row5'])# 使用filter方法选择行
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...
python pandas dataframe 我想创建一个函数来返回一个数据帧,这个数据框是经过筛选的数据帧,只包含由我的列表good_columns指定的列。 def filter_by_columns(data,columns): data = data[[good_columns]] #this is running an error when calling for my next line for: filter_data = fileter_by_columns(dat...
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...
read_excel('学生成绩表信息.xlsm') # 筛选出数学和语文成绩同时大于等于70的学生 filter_data = df[(df['数学成绩'] >= 70) & (df['语文成绩'] >= 70)] print(filter_data) 实例8:数据提取:提取个人性别或者生日信息 import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame(columns=['...
要基于列值过滤行,我们可以使用query()函数。在该函数中,通过您希望过滤记录的条件设置条件。首先,导入所需的库−import pandas as pd Python Copy以下是我们的团队记录数据−Team = [['印度', 1, 100], ['澳大利亚', 2, 85], ['英格兰', 3, 75], ['新西兰', 4, 65], ['南非', 5, 50],...
五、数据处理:Filter、Sort和GroupBy 1#选择col列的值大于0.5的行2df[df[col] > 0.5]34#按照列col1排序数据,默认升序排列5df.sort_values(col1)67#按照列col1降序排列数据8df.sort_values(col2, ascending=False)910#先按列col1升序排列,后按col2降序排列数据11df.sort_values([col1,col2], ascending=...
您可以使用idxmax创建一个临时列,显示每个ID的最大列,并仅使用column-wise、(axis=1)列执行它。 然后使用fillna和groupby.transform在新列上用分组平均值估算缺失年龄: df['max_col'] = df.filter(like='Col_').idxmax(axis=1) df['Age_filled'] = round(df['Age'].fillna(df.groupby('max_col')['...
df=pd.read_csv('data/table.csv',index_col='ID')df.head() SAC过程 1. 内涵 SAC指的是分组操作中的split-apply-combine过程。其中split指基于某一些规则,将数据拆成若干组;apply是指对每一组独立地使用函数;combine指将每一组的结果组合成某一类数据结构。