通过列值过滤Pandas DataFrame的方法 在这篇文章中,我们将看到通过列值过滤Pandas Dataframe的不同方法。首先,让我们创建一个Dataframe。 # importing pandas import pandas as pd # declare a dictionary record = { 'Name' : ['Ankit', 'Swapni
原因: 可能是filter_list中的索引值不在DataFrame的索引范围内。 解决方法: 检查filter_list中的索引是否正确,或者使用isin方法来匹配列值。 代码语言:txt 复制 # 使用isin方法根据列值筛选行 values_to_filter = ['b', 'd'] filtered_df_by_values = df[df['B'].isin(values_to_filter)] print(filtered...
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)filtered_df=df.filter(items=['Name','Email'])print(filtered_df) Python Copy O...
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...
DataFrame.filter(items=None, like=None, regex=None, axis=None) #items对列进行筛选 #regex表示用...
其中by 为分组字段,由于是第一个参数可以省略,可以按列表给多个。会返回一个groupby_generic.DataFrameGroupBy对象,如果不给定聚合方法,不会返回 DataFrame。 1.2 DateFrame应用分组 #按team进行分组,并求和df.groupby('team').sum() #对不同列进行不同的聚合计算,对分组对象使用agg,传入函数字典#对分组后的同一列...
pandas Dataframe filter df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)), index=['Ohio','Colorado','Utah','New York'], columns=['one','two','three','four']) df.ix[np.logical_and(df.one !=4, df.three !=6), :3] df[['B1' in x for x in all_data_st['sku']]]status...
[val for val in list1 if val % 2 ==1] 2.Apply 參考資料:易执:Pandas教程 | 数据处理三板斧——map、apply、applymap详解 对DataFrame而言,apply是非常重要的数据处理方法,它可以接收各种各样的函数(Python内置的或自定义的),处理方式很灵活,下面通过几个例子来看看apply的具体使用及其原理。
DataFrame.select_dtypes([include, exclude]) 根据数据类型选取子数据框 DataFrame.values Numpy的展示方式 DataFrame.axes 返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim 返回数据框的纬度 DataFrame.size 返回数据框元素的个数 DataFrame.shape 返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index, deep]) ...
14. filter filter方法支持通过索引名称中是否能够匹配到指定内容来进行筛选 DataFrame.filter(item=None,# 索引名称中是否包含设置内容like=None,# 模糊指定索引名称中是否包含设置内容regex=None,# 通过正则表达式来指定索引名称中是否包含设置的内容axis=None# 轴方向的设置) ...