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...
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...
标量填充值 ```py In [19]: sparr.dtype Out[19]: Sparse[float64, nan] 可以通过仅传递 dtype 来构造SparseDtype 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [20]: pd.SparseDtype(np.dtype('datetime64[ns]')) Out[20]: Sparse[datetime64[ns], numpy.datetime64('NaT')] 在这种情况下...
axes,filter, do_integrity_check, consolidate,**kwargs)30543055kwargs['mgr']=self->3056applied=getattr(b, f)(**kwargs)3057result_blocks=_extend_blocks(applied, result_blocks)3058C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.pyinastype(self, dtype,copy, raise_on_error,values,**kwargs...
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 df.select_dtypes(include='bool') ...
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, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, escapechar, comment, encoding, dialect, tupleize_cols, error_bad_lines, warn_bad_lines, skipf...
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, ...
columns 关键字可以用来选择要返回的列的列表,这相当于传递 'columns=list_of_columns_to_filter': 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [517]: store.select("df", "columns=['A', 'B']") Out[517]: A B 2000-01-01 0.858644 -0.851236 2000-01-02 -0.080372 -1.268121 2000-01-03 ...
filter()函数用于过滤数据。 filter = df.groupby('Team').filter(lambda x: len(x) >= 3) 回到顶部 15.Pandas时间 - 时间序列 # 获取当前的日期和时间datetime.now() # 创建一个时间戳 time = pd.Timestamp('2018-11-01') time = pd.Timestamp(1588686880,unit='s')...