6、筛选df.filter() 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) #...
Python Copy Output: 同样,我们也可以使用filter方法选择行。 importpandasaspd# 创建一个dataframedf=pd.DataFrame({'column1':[1,51,50,100,200],'column2':['pandasdataframe.com1','pandasdataframe.com2','pandasdataframe.com3','pandasdataframe.com4','pandasdataframe.com5'],'other_column':['other...
fill_value=-1) In [29]: np.abs(arr) Out[29]: [1, 1, 1, 2.0, 1] Fill: 1 IntIndex Indices: array([3], dtype=int32) In [30]: np.abs(arr).to_dense() Out[30]: array([1., 1., 1., 2., 1.])
import polars as pl import time # 读取 CSV 文件 start = time.time() df_pl = pl.read_csv('test_data.csv') load_time_pl = time.time() - start # 过滤操作 start = time.time() filtered_pl = df_pl.filter(pl.col('value1') > 50) filter_time_pl = time.time() - start # 分组...
1. Filter 例子1: 篩選奇數 1.用匿名函數及filter的使用 list1=[1,2,3,4,5,6]list(filter(lambdax:x%2==1,list1)) 2.用def function 及filter的使用 def function(x): return x % 2 == 1 list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6] b = filter(function, list1) ...
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...
"""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...
'filter', 'first', 'first_valid_index', 'floordiv', 'ge', 'get', 'groupby', 'gt', 'hasnans', 'head', 'hist', 'iat', 'idxmax', 'idxmin', 'iloc', 'index', 'infer_objects', 'interpolate', 'is_monotonic', 'is_monotonic_decreasing', 'is_monotonic_increasing', 'is_unique'...
df[filter_condition] 依据filter_condition(条件)对df进行过滤 读写不同数据源的数据 1.数据库数据读取 pandas提供了读取与存储关系型数据库数据的函数与方法。除了pandas库外,还需要使用SQLAIchemy库建立对应的数据库连接。SQLAIchemy配合相应数据库的Python连接工具(例如MySQL数据库需要安装mysqlclient或者pymysql库),...
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', axis=1) ...