筛选列名中间包括B的可以直接使用正则表达式筛选，代码如下：data.filter(regex="^[^B]+B[^B]+$",a...
df.filter(items=['Q1', 'Q2']) # 选择两列 df.filter(regex='Q', axis=1) # 列名包含Q的列 df.filter(regex='e$', 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...
.groupby(by="Category").agg(pl.col("Number").mean()) .filter(pl.col("Category").is_in(["A","B"])) ) 如果表达式是 Eager 执行,则会多余地对整个 DataFrame 执行 groupby 运算,然后按 Category 筛选。 通过惰性执行,DataFrame 会先经过筛选,并仅对所需数据执行 groupby。 4)表达性 API 最后,Po...
Inspired by: 177 # http://www.pydanny.com/cached-property.html d:\appdata\python37\lib\site-packages\pandas\core\strings.py in __init__(self, data) 1915 1916 def __init__(self, data): -> 1917 self._inferred_dtype = self._validate(data) 1918 self._is_categorical = is_categorical...
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')...
DateOfBirth State Jane1986-11-11NYPane1999-05-12TXAaron1976-01-01FLPenelope1986-06-01ALFrane1983-06-04AKChristina1990-03-07TXCornelia1999-07-09TX---Filter Index contains ane---DateOfBirth State Jane1986-11-11NYPane1999-05-12TXFrane1983-06-04AK 47使用...
eval Evaluate a specified string explode() Converts each element into a row ffill() Replaces NULL values with the value from the previous row fillna() Replaces NULL values with the specified value filter() Filter the DataFrame according to the specified filter first() Returns the first rows ...
warnings.filterwarnings("ignore") # 下载中文字体 !wget https://mydueros.cdn.bcebos.com/font/simhei.ttf # 将字体文件复制到 matplotlib'字体路径 !cp simhei.ttf /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/Lib/python3,7/site-packages/matplotib/mpl-data/fonts. ...
2.contains 判断某个字符串是否包含给定字符 df["家庭住址"].str.contains("广") 1. 3.startswith/endswith 判断某个字符串是否以…开头/结尾 # 第一个行的“ 黄伟”是以空格开头的df["姓名"].str.startswith("黄") df["英文名"].str.endswith("e") 1. 2. 3. 4.count 计算给定字符在字符串中...
asfreq slice_shift xs mad infer_objects rpow drop_duplicates mul cummax corr droplevel dtypes subtract rdiv filter multiply to_dict le dot aggregate pop rolling where interpolate head tail size iteritems rmul take iat to_hdf to_timestamp shift hist std sum at_time tz_localize axes swaplevel ...