import pandas as pd # 创建 DataFrame data = { 'Class': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva', 'Frank'], 'Score': [85, 88, 76, 43, 67, 91] } df = pd.DataFrame(data) # 使用 filter filtered_df = df.groupby(...
import pandas as pddata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [24, 32, 28, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']}df = pd.DataFrame(data)df 筛选列名中包含“A”字母的列。 df.filter(regex='^A',axis=1) 或者: df.filter(lik...
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...
importpandasaspd# 创建示例 DataFramedata={'name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'age':[25,30,35,40],'website':['pandasdataframe.com','example.com','pandasdataframe.com','test.com']}df=pd.DataFrame(data)# 过滤出 age 大于 30 并且 website 为 'pandasdataframe.com' 的行filtered_...
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','john@pandasdataframe.com','tom@pandasdataframe.com']}df=pd.DataFrame...
Pandas的DataFrame.filter()方法非常强大,它允许你根据不同的条件来选择特定的行或列。这个方法可以基于列名、行名(索引)或者自定义的条件来过滤数据。以下是它的详细使用方法: 基本用法 ---`DataFrame.filter()`方法的基本语法如下:```python DataFrame.filter(items=None, like=None, regex=None, axis=0) ``...
6、筛选df.filter() 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) #...
使用pandas提供的filter进行筛选 使用pandas字符串方法+布尔索引 为处理字符串数据,Pandas通过.str提供了许多字符串处理方法: contains 判断某字符串中是否包含 startswith endswith 这些方法均返回布尔值的序列,可用于布尔索引。 importpandasaspd data = pd.DataFrame({'A1':[1,2,3],'B1':[1,2,3],"1B11":...
(2)filter()df.filter(items,like,regex) # items 列表 表示选取哪些列 # like 字符串 模糊选择 # regex 正则表示式 表示根据正则表达式列选取列 三个参数是互斥的,选一个即可,items,like和regex的对象都是列名import pandas as pd data = [ ['苹果', 5, '山东'], ['香蕉', 3, '海南'], ['橙子...
pandas数据选取4(query/eval/filter/where/mask) #query函数a = {"name":["lemon","jack","peter","Emma","james"],"city":["长沙","上海","深圳","北京","北京"],"a":[80,90,60,73,89],"b":[80,75,80,85,83],"c":[70,75,80,73,62]}...