# Quick examples of filter by index# Example 1: Pandas filter() by indexdf2=df.filter(items=[2],axis=0)# Example 2: Use filter() by index along axis=0df2=df.filter(items=[3,5],axis=0)# Example 3: Filter row using likedf2=df.filter(like='4',axis=0)# Example 4: filter for...
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...
Copydf.filter(regex='^h') 筛选行#相当于SQL中的where按行的顺序#前3行,df_data.head(3) 后3行,df_data.tail(3) 指定index, 选择行df.iloc[:3] 和head(3)的效果是一样的 选择列 df.iloc[:,:3] 选择前3列 单元格定位 df.iloc[0,1] 选择第1行第2列的单元格数值 选择区域,df.iloc[[:3...
'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
loc方法是df.loc[row_name, col_name],其使用行名搭配列名使用的,使用频率非常高。 7. iloc iloc的使用方式为df.iloc[row_index, col_index],也是核心的筛选方式,其原理与loc方法非常相似,只是将原来通过行名列名筛选的方式变成了行索引数和列索引数筛选,需要注意iloc方法筛选数据用列表形式筛选数据是左闭右开...
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...
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='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 ...
apply()将一个函数作用于DataFrame中的每个行或者列 df = df2.filter(regex='[^a-z]', axis=1).apply(lambda x: x*2) Applymap() 将函数做用于DataFrame中的所有元素(elements) 例如,在所有元素前面加个字符A def addA(x): return "A" + str(x) df.applymap(addA) 4.3 独热编码与随机抽样 ...
1. How to Filter Rows by Column Value Often, you want to find instances of a specific value in your DataFrame. You can easily filter rows based on whether they contain a value or not using the .loc indexing method. For this example, you have a simple DataFrame of random integers arrayed...