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]+$",axis=1)1B11041526筛选列名以两个数字结尾的列，代码如下：data.filter(regex="\d{2}$",axis=1)1B110415261、Pandas的字符串处理使用方法：先获取Series的str属性，然后在属性上调用函数
str.contains('A', case=False, na=False)] 41. 使用replace进行值替换 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.replace({'OldValue': 'NewValue'}) 使用方式: 使用replace替换DataFrame中的值。 示例: 将“Status”列中的“Active”替换为“ActiveStatus”。 代码语言:javascript 代码运行...
) 字符串方法Series.str.contains()检查列Name中的每个值是否包含单词Countess,并对每个值返回True(Countess是名称的一部分)或False(Countess不是名称的一部分)。此输出可用于使用在数据子集教程中介绍的条件(布尔)索引来对数据进行子选择。由于泰坦尼克号上只有一位女伯爵,我们得到一行作为结果。 注意 字符串的更强大...
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...
.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,Polars 拥有一个极具表达性的 API,基本上你想执行的任何运算都...
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 ...
使用简写的列表创建 Series 使用字典创建 Series 如何使用 Numpy 函数创建 Series 如何获取 Series 的索引和值 如何在创建 Series 时指定索引 如何获取 Series 的大小和形状 如何获取 Series 开始或末尾几行数据 Head() Tail() Take() 使用切片获取 Series 子集 ...
Pandas是python中用于处理矩阵样数据的功能强大的包,提供了R中的dataframe和vector的操作,使得我们在使用python时,也可以方便、简单、快捷、高效地进行矩阵数据处理。 具体介绍详见http://pandas.pydata.org/。 A fast and efficientDataFrameobject for data manipulation with integrated indexing; ...
pd.read_json(json_string)# 导入JSON格式的字符,URL地址或者文件中的数据 pd.read_html(url)# 导入经过解析的URL地址中包含的数据框 (DataFrame) 数据 pd.read_clipboard()# 导入系统粘贴板里面的数据 pd.DataFrame(dict)# 导入Python字典 (dict) 里面的数据,其中key是数据框的表头,value是数据框的内容。
过滤(Filtering): df.filter 分组/聚合(Group by / Aggregation): df.group_by(..).agg([..]) df = pl.DataFrame( { "nrs": [1, 2, 3, None, 5], "names": ["foo","ham","spam","egg", None], "random": np.random.rand(5), ...