使用ix[]进行基于位置和标签的选取:例如df.ix[row_index, col_label]表示选取第row_index行,列标签为col_label的数据。三、FilterFilter函数用于根据指定条件对DataFrame进行过滤,返回符合条件的子集。它接受一个布尔系列作为参数,通过将条件表达式应用于DataFrame的某一列或多列来创建布尔系列。例如: 过滤某一列的值...
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(data,index=['a','b','c','d'])filtered_df=df.filter(items=['a','c'],axis=...
filter_data=dataframe1[column][bool_index] print(filter_data) >> Series([], Name: name1, dtype:object) 0ewt 1awetg Name: name2, dtype:object 0earw Name: name3, dtype:object 代码种 Series.str.contains 是 Series 才有的一个操作。另外,filter_data只输出每一列中满足条件的元素,更方便下一...
df = pd.DataFrame(np.array(([1, 2, 3], [4, 5, 6])), index=['mouse', 'rabbit'], columns=['one', 'two', 'three']) df 根据列名筛选 # select columns by name df.filter(items=['one', 'three']) 根据正则表达式筛选 按照正则表达式,且按照axis=1即列的方向进行筛选 # select col...
["444111", "444122", "444132", "444003", "444244"], } df = pd.DataFrame(product_info, index=['one', 'two', 'three', 'four', 'five']) print(df) ''' 订单号 数量 价格(USD) 状态 订单日期 订单编号 one 2951110000099262111 92 230 Not Delivered 2022-02-12 444111 two ...
其中许多方法或其变体可用于包含索引(Series / DataFrame)的对象,并且最有可能在直接调用这些方法之前使用这些方法或变体. Index:不可变的ndarray实现有序的可切片集. 属性 Index.values:将基础数据作为ndarray返回 Index.is_monotonic:is_monotonic_increasing的别名(不建议使用) ...
参考:pandas dataframe filter by column value 在数据分析过程中,我们经常需要根据某些条件对数据进行过滤。Pandas提供了多种方法来实现这一需求。本文将详细介绍如何使用pandasdataframe 根据列值进行过滤。 1. 使用布尔索引进行过滤 布尔索引是一种常用的过滤方式。我们可以创建一个布尔序列,然后使用这个布尔序列来选择 ...
方法一：隐式创建，即给DataFrame的index或columns参数传递两个或更多的数组。我们自己构建一个颜值投票的...
DataFrame.filter(items=None, like=None, regex=None, axis=None) #items对列进行筛选 #regex表示用...
将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。 示例数据 ...