'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
例如,使用单个列名选择列:df[‘column_name’];使用多个列名选择多列:df[[‘column_name1’, ‘column_name2’]];使用正则表达式选择列:df.filter(regex=‘regex_pattern’)。 列添加和删除:可以通过df[‘new_column’] = value的方式添加新列,也可以使用df.drop(columns=[‘column_name’])的方式删除指定...
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...
items,like和regex参数执行相互排斥。 axis默认为使用[]建立索引时使用的信息轴。 例子 >>>df = pd.DataFrame(np.array(([1,2,3], [4,5,6])),...index=['mouse','rabbit'],...columns=['one','two','three']) >>># select columns by name>>>df.filter(items=['one','three']) one th...
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(regex='S$', axis=1)#正则方式进行筛选 第八部分 数据转换 第一节 rename和replace的转换标签个元素 #改变行列索引 df2.rename(index = {0:10,1:11},columns={'Name':'StName'})#将行索引0换为10,1换为11;列索引Name换为StName ...
df.filter(items=['Q1', 'Q2']) # 选择两列df.filter(regex='Q', axis=1) # 列名包含Q的列df.filter(regex='e$', axis=1) # 以e结尾的列df.filter(regex='1$', axis=0) # 正则,索引名以1结尾df.filter(like='2', axis=0) # 索引中有2的# 索引...
要选择以regex模式Q[0-9]开头的列,可以使用df.filter()和regex=参数,如下所示: df2 = df.filter(regex=r'^Q[0-9]') Regexmeta-character^表示匹配的文本开头(列标签) ...
or and in string regex where np.log2 + where df.col.where 用一个df更新另一个df 查找overlap和多出来的index/column 在整个df中搜索关键字,类似ctrl+F to_dict map+dict.get(),如果dic里没有key,用原来的 idxmax, 找到每行最大值的name
filter(regex='Q', axis=1) # 列名包含Q的列df.filter(regex='e$', 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',axis=0).filter(like='Q', axis=1)...