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...
Pandas Filter by Multiple Columns In pandas or any table-like structures, most of the time we would need to filter the rows based on multiple conditions by using multiple columns, you can do that in Pandas DataFrame as below. # Filter by multiple conditions print(df.query("`Courses Fee` >...
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...
df[df.eval("Q1 > `Q2`+@a")] 6、筛选df.filterdf.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) ...
"""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 复制 Cloud Studio代码运行 """ display only certain columns, note it is a list inside the parans """df[['A','B']] ...
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...
http://stackoverflow.com/questions/11869910/pandas-filter-rows-of-dataframe-with-operator-chaining 可以这样: 1 2 df=pd.read_csv('imdb.txt').sort(columns='year') df[df['year']>1990].to_csv('filtered.csv') 1 2 3 4 5 6 7
如果我们测量这两个调用的内存使用情况,我们会发现在这种情况下指定columns使用的内存约为 1/10。 使用pandas.read_csv(),您可以指定usecols来限制读入内存的列。并非所有可以被 pandas 读取的文件格式都提供读取子集列的选项。 使用高效的数据类型 默认的 pandas 数据类型并不是最节省内存的。特别是对于具有相对少量...
# 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(...
df=pd.read_csv(file_path, delimiter='^', usecols=columns_index_list, names=columns_name_list, encoding='utf-8', error_bad_lines=False, warn_bad_lines=True, header=0, lineterminator="\n") filter_df=df.loc[df.apply(metadata_parse_filter, axis=1)] ...