✅ 最佳回答: 可以使用df.filter(like='car').columns获取包含car的列的名称,也可以使用new_names.to_numpy().T.ravel将new_names数据帧有效地转换为新名称的数组。然后,可以使用zip和dict将这两个数组转换为dict,其中键是旧列名,值是新列名。然后,用axis=1将其传递给df.rename: old_names = df.filter(l...
'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
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(regex='regex') # 随机选择 n 行数据 df.sample(n=5)数据...
filter方法允许使用regex参数通过正则表达式搜索列。 在这里,我们搜索名称中某处有数字的所有列: 代码语言:javascript 复制 >>> movie.filter(regex='\d').head() [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cIf6UWiE-1681366519511)(https://gitcode.net/apachecn/apachecn-ds-zh/...
('value1').alias('mean_value1'), pl.sum('value2').alias('sum_value2') ]) group_time_pl = time.time() - start # 打印结果 print(f"Polars CPU加载时间: {load_time_pl:.4f} 秒") print(f"Polars CPU 过滤时间: {filter_time_pl:.4f} 秒") print(f"Polars CPU 分组聚合时间: {...
mouse1 3rabbit4 6#select columns by regular expressiondf.filter(regex='e$', axis=1) one three mouse1 3rabbit4 6#select rows containing 'bbi'df.filter(like='bbi', axis=0) one two three rabbit4 5 6 12.mean()用法 PandasSeries.mean()函数返回给定Series对象中基础数据的平均值。
filter参数解析:items:精确匹配,保留标签/索引为列表中所列的值的行或者列,items的值为列表,默认为None。like:模糊匹配,保留了标签/索引含有所列字符串内字符的行或者列,like的值为str,默认为None。regex:正则匹配,默认为None。axis:确定要进行筛选的是行还是列,0为行,1为列,注意这里和之前不同的是,filter的ax...
df.filter(items=['Q1', 'Q2']) # 选择两列df.filter(regex='Q', axis=1) # 列名包含Q的列df.filter(regex='e$', axis=1) # 以e结尾的列df.filter(regex='1$', axis=0) # 正则,索引名以1结尾df.filter(like='2', axis=0) # 索引中有2的# 索引...
df.filter(items=['Q1','Q2'])# 选择两列df.filter(regex='Q', axis=1)# 列名包含Q的列df.filter(regex='e$', axis=1)# 以e结尾的列df.filter(regex='1$', axis=0)# 正则,索引名以1结尾df.filter(like='2', axis=0)# 索引中有2的# 索引中以2开头、列名有Q的df.filter(regex='^2',...
df.filter(regex='Q', axis=1) # 列名包含Q的列 df.filter(regex='e$', 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 # 索引中以2开头、列名有Q的 ...