'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
Index.values :将基础数据作为ndarray返回 Index.is_monotonic:is_monotonic_increasing的别名(不建议使用) Index.is_monotonic_increasing :如果索引是单调递增(仅等于或增加)值,则返回。 Index.is_monotonic_decreasing :如果索引是单调递减(仅等于或递减)值,则返回。 Index.is_unique :如果索引具有唯一值,则返回 In...
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.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)数据排序函数说明 df.sort_values(column_name) 按照指定列的值排序; df.sort_values([column_name1...
# 过滤处列表中的奇数 def is_odd(n): return n % 2 == 1 tmplist = filter(is_odd...
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。
6、筛选df.filter() 02、数据类型转换 1、推断类型 2、指定类型 3、类型转换astype() 4、转为时间类型 03、数据排序 1、索引排序df.sort_index() 2、数值排序sort_values() 3、混合排序 4、按值大小排序nsmallest()和nlargest() 04、添加修改 1、修改数值 2、替换数据 3、填充空值 4、修改索引名 5、增...
7. filter filter是另外一个独特的筛选功能。filter不筛选具体数据,而是筛选特定的行或列。它支持三种筛选方式: items:固定列名 regex:正则表达式 like:以及模糊查询 axis:控制是行index或列columns的查询 下面举例介绍下。 train.filter(items=['Age','Sex']) ...
** true_values=None**,** false_values=None**,** skipinitialspace=False**,** skiprows=None**,** skipfooter=0**,** nrows=None**,** na_values=None**,** keep_default_na=True**,** na_filter=True**,** verbose=False**,** skip_blank_lines=True**,** parse_dates=False**,** ...
["A", "B", "A", "A", "B", "B", "A"],...: "Amount": [10, 7, 4, 2, 5, 6, 2],...: }...: )...:In [39]: df.pivot_table(values="Amount", index="Animal", columns="FeedType", aggfunc="sum")Out[39]:FeedType A BAnimalAnimal1 10.0 5.0Animal2 2.0 13.0Animal...