df.filter(items=['Q1','Q2']) # 选择两列 df.filter(regex='Q', axis=1) # 列名包含Q的 df.filter(regex='e$', axis=1) # 以 e 结尾的 df.filter(regex='1$', axis=0) # 正则, 索引名包含1的 df.filter(like='2', axis=0) # 索引中有2的 # 索引中2开头列名有Q的 df.filter(re...
axis:过滤的轴,0或’index’表示过滤行,1或’columns’表示过滤列。 下面我们通过一些示例来说明如何使用filter方法。 示例1:使用items参数过滤列 importpandasaspd data={'Name':['Tom','Nick','John','Tom'],'Age':[20,21,19,18],'Email':['tom@pandasdataframe.com','nick@pandasdataframe.com','joh...
axis：指定操作的轴方向，默认为列轴（axis=1）。示例使用：import pandas as pddata = {'A_x': [1, 2, 3],'B_x': ['foo', 'bar', 'baz'],'C_y': [True, False, True],'D_y': [1.5, 2.5, 3.5]}df = pd.DataFrame(data)# 按列名中包含"o"的模式选择列df_filter_like = df...
python - pandas (filter) 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) list...
df.filter( items=None, like: 'str | None' = None, regex: 'str | None' = None, axis=None, ) -> 'FrameOrSeries' 参数: items:list-like,对应轴的标签名列表 like:str,支持对应标签名的模糊名查询 regex:str (正则表达式),按正则表达式查询标签名 axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’,...
, columns=boston.feature_names) 1. [] 第一种是最快捷方便的,直接在dataframe的[]中写筛选的条件或者组合条件。...loc按标签值(列名和行索引取值)访问,iloc按数字索引访问,均支持单值访问或切片查询。除了可以像[]按条件筛选数据以外,loc还可以指定返回的列变量,从行和列两个维度筛选。...=True:rege...
上述代码中,首先使用filter()方法选择所有包含字母'a'的列,然后使用str.contains()方法查找包含特定字符串值的列。最后,使用columns属性获取选中列的列名。 以上代码的输出结果将是: 代码语言:txt 复制 Index(['A', 'C'], dtype='object') 这表示在DataFrame中,列'A'和列'C'都包含特定字符串值。
我想创建一个函数来返回一个数据帧,这个数据框是经过筛选的数据帧,只包含由我的列表good_columns指定的列。 def filter_by_columns(data,columns): data = data[[good_columns]] #this is running an error when calling for my next line for: filter_data = fileter_by_columns(data, good_columns) ...
df.reindex(index=列表,columns=列表) import pandas as pd data = [ ['苹果', 5, '山东'], ['香蕉', 3, '海南'], ['橙子', 6, '江西'], ['西瓜', 2, '新疆'], ['草莓', 10, '辽宁'], ['葡萄', 8, '云南'], ['芒果', 7, '广西'], ['菠萝', 4, '广东'], ['梨', ...
df.rename(columns={"Q1":"a", "Q2": "b"}) # 对表头进行修改df.rename(index={0: "x", 1:"y", 2: "z"}) # 对索引进行修改df.rename(index=str) # 对类型进行修改df.rename(str.lower, axis='columns') # 传索引类型df.rename({1: 2, 2: 4},...