python pandas dataframe 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(dat...
columns_ab = df.loc[:, ['A', 'B']] # 使用.iloc[]选择器 column_first = df.iloc[:, 0] # 第一列 columns_first_two = df.iloc[:, :2] # 前两列 参考文档:Python Pandas 数据选择与过滤-CJavaPy 2)列的过滤 可以基于列名的过滤、基于条件的过滤、使用列表推导式和使用filter函数的方法进行...
, 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...
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...
def filter_by_columns(data,good_columns): data = df[good_columns] # have only 1 set of brackets here return datagood_columns = ['col1','col2','col3'] # assign the columns you needfilter_data = filter_by_columns(df,good_columns) 新的filter_dataprints: col1 col2 col30 1 5 11...
"""to do the same filter on the index instead of arbitrary column""" df.ix[s] 得到一定条件的列 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """ display only certain columns, note it is a list inside the parans """ df[['A', 'B']] 丢弃掉包含无效数据的行 代码语言:python 代码...
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]],columns=list('AB')) df.append(df2) 11、删除# 删除索引为3的数据 s.pop(3) # 93s s 12、删除空值df.dropna # 一行中有一个缺失值就删除 df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列
.reshape(3,3),columns=list('bcd'),index=['Ohio','Texas','Oregon']) print(df1) print(df2) df1 + df2 # 另外一个表格没有值时,相加为空 运行结果: [完 ] [ Python 其他笔记,见 "我的主页→专栏" ] 4. 分享经验 目前,使用Python两年了,分享一点自己的经验 4.1 学习 ① 找手撕代码的视频,...
filter过滤 DataFrame.filter(self, items=None, like=None, regex=None, axis=None) 根据分组数据进行过滤 importpandasaspd#数据集df=pd.DataFrame({'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],'data':[0,5,10,5,10,15,10,15,20]})...
# create a dataframedframe = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), index=['India', 'USA', 'China', 'Russia'])#compute a formatted string from each floating point value in framechangefn = lambda x: '%.2f' % x# Make changes element-wisedframe['d'].map(...