Example 1: Python code to use regex filtration to filter DataFrame rows # Defining regexregex='M.*'# Here 'M.* means all the record that starts with M'# Filtering rowsresult=df[df.State.str.match(regex)]# Display resultprint("Records that start with M:\n",result,"\n") Output: Exa...
Pandas filter()方法可以根据索引进行过滤数据框(子集)。特别是索引是标签的时候,使用这种方法很方便 参数 item:以列表形式 like:模糊查询条件 regex:正则表达式 axis:默认按照轴columns,即axis=1; 显然,item,like,regex是三种不同的过滤方式,因此不能同时出现。因此,按照索引过滤的方式一共有三种情况 df = pd.Dat...
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(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, column_name2], ascending=[True, False]) 按照多个列的值排序; df.sort_index() 按照索引排序。实例...
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',axis=0).filter(like='Q', ...
Following is the syntax of pandas.DataFrame.filter(). It returns the same type of object as the input object. # Syntax of DataFrame.filter() DataFrame.filter(items=None, like=None, regex=None, axis=None) Now, Let’screate Pandas DataFrameusing data from a Python dictionary, where the colu...
regex_filtered_df = df.filter(regex='id|type') print(regex_filtered_df) Output: user_id plan_type 0 1 Basic 1 2 Premium 2 3 Basic 3 4 Premium In this example, columns that match the regular expression ‘id|type’ are selected. ...
"""filter by multiple conditions in a dataframe df parentheses!""" df[(df['gender'] == 'M') & (df['cc_iso'] == 'US')] 过滤条件在行记录 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """filter by conditions and the condition on row labels(index)""" df[(df.a > 0) & (df...
参考:pandas dataframe filter by column value 在数据分析过程中,我们经常需要根据某些条件对数据进行过滤。Pandas提供了多种方法来实现这一需求。本文将详细介绍如何使用pandasdataframe 根据列值进行过滤。 1. 使用布尔索引进行过滤 布尔索引是一种常用的过滤方式。我们可以创建一个布尔序列,然后使用这个布尔序列来选择 ...
filter过滤 DataFrame.filter(self, items=None, like=None, regex=None, axis=None) 根据分组数据进行过滤 importpandasaspd#数据集df=pd.DataFrame({'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],'data':[0,5,10,5,10,15,10,15,20]})...