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...
array(([1, 2, 3], [4, 5, 6])), index=['mouse', 'rabbit'], columns=['one', 'two', 'three']) df ''' one two three mouse 1 2 3 rabbit 4 5 6 ''' # 按名称选择列 df.filter(items=['one', 'three']) ''' one three mouse 1 3 rabbit 4 6 ''' # 按正则表达式选择...
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...
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...
# Filter rows based on valuesina list and select spesific columns df[["Customer Id","Order Region"]][df['Order Region'].isin(['Central America','Caribbean'])] 1. 2. 复制 # UsingNOTisinforfiltering rows df[~df['Customer Country'].isin(['United States'])] ...
axis:表示要筛选的轴,可以是索引(0 或 'index')或列名(1 或 'columns'),默认为None,即筛选列名。 3. 返回值:filter函数返回与输入对象类型相同的对象,如果输入是Series,则返回Series;如果输入是DataFrame,则返回DataFrame。4. 使用方法:可以通过传递不同的参数组合来使用filter函数,例如,只筛选出所有以“A”开头...
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', ...
#Filterrowsbasedonvaluesina listandselectspesificcolumnsdf[["Customer Id", "Order Region"]][df['Order Region'].isin(['Central America','Caribbean'])] #UsingNOTisinforfilteringrowsdf[~df['Customer Country'].isin(['United States'])]
要是我们想要指定某一列数据的话,点击下拉框,选中select or drop columns, 或者我们想要删掉某一列的话,也是相类似的操作 当然我们如果想要根据特定的条件来过滤出某些数据的话,则是选中filter rows按钮,然后我们给出特定的条件,在Bamboolib模块当中...
# Filter rows based on valuesina list and select spesific columns df[["Customer Id","Order Region"]][df['Order Region'].isin(['Central America','Caribbean'])] 代码语言:javascript 复制 # UsingNOTisinforfiltering rows df[~df['Customer Country'].isin(['United States'])] ...