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...
1...导入 Pandas 库在使用 Pandas 之前,首先导入 Pandas 库: import pandas as pd 3...数据分组 4.1 单列分组 # 按某一列进行分组 grouped = df.groupby('column_name') 4.2 多列分组 # 按多列进行分组 grouped = df.groupby(...过滤通过 filter 方法可以根据分组的统计信息筛选数据: # 过滤出符合条...
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...
{ // 解析输入,如果输入有逗号,就将其分割为多个子字符串,然后分别进行过滤 const searchValues...array.filter(item => { for (let searchValue of searchValues) { // 对数组中的每个元素进行过滤...]; const input = '123,thf2'; // 你可以修改这个输入值进行测试 console.log(filterByInput(array,...
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.fil...
** na_filter=True**,** verbose=False**,** skip_blank_lines=True**,** parse_dates=False**,** infer_datetime_format=False**,** keep_date_col=False**,** date_parser=None**,** dayfirst=False**,** cache_dates=True**,** iterator=False**,** chunksize=None**,** compression='...
df.filter(items=['Q1','Q2'])# 选择两列df.filter(regex='Q', axis=1)# 列名包含Q的数据,返回dataframedf.filter(regex='1$', axis=0)# 正则, 索引名包含1的df.filter(like='2', axis=0)# 索引中有2的,返回dataframe# 索引中2开头列名有Q的df.filter(regex='^2', axis=0).filter(like='...
特别是 DataFrame.apply()、DataFrame.aggregate()、DataFrame.transform() 和DataFrame.filter() 方法。 在编程中,通常的规则是在容器被迭代时不要改变容器。变异将使迭代器无效,导致意外行为。考虑以下例子: In [21]: values = [0, 1, 2, 3, 4, 5] In [22]: n_removed = 0 In [23]: for k, ...
在Pandas中,可以使用各种数据操作函数对数据进行复杂的操作,如筛选、排序、分组等。在Pandas中,可以使用loc()、iloc()、filter()、groupby()等函数进行数据操作。 # 筛选数据filtered_data = data[data['column_name'] > threshold]# 排序数据sorted_data = data.sort_values(by='column_name', ascending=False...
# Using a series of booleans to filter df[df.rain_octsep < 1000] 1. 2. 这条代码只返回十月-九月降雨量小于 1000 mm 的记录: 也可以通过复合条件表达式来进行过滤: # Filtering by multiple conditionals df[(df.rain_octsep < 1000) & (df.outflow_octsep < 4000)] # Can't use the keyword...