'pandasdataframe.com4','pandasdataframe.com5'],'other_column':['other1','other2','other3','other4','other5']},index=['row1','row2','pandasdataframe.com_row','row4','row5'])# 使用filter方法选择行
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...
filter([items, like, regex, axis]) 根据指定的索引标签子集DataFrame的行或列。 first(offset) 根据日期偏移量选择时间序列数据的初始周期。 first_valid_index() 返回第一个非NA值的索引或None(如果未找到非NA值)。 floordiv(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的整数除法,逐元素执行(...
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.iloc整型定位 DataFrame.insert(loc, column, value[, …])在特殊地点插入行 DataFrame.iter()Iterate over infor axis DataFrame.iteritems()返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows()返回索引和序列的迭代器 DataFrame.itertuples([index, name])Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with inde...
df1.insert(loc = 1, # 插入位置,插入为列索引为1的位置 column='C++', # 插入一列,这一列名字 value = np.random.randint(0,151,size = 10)) # 插入的值 insert只能插入列,不能插入行,插入行用append dfn = pd.DataFrame(np.random.randint(0,151,size = (1,4)),columns=['Python','C++',...
ref: Ways to filter Pandas DataFrame by column valuesFilter by Column Value:To select rows based on a specific column value, use the index chain method. For example, to filter rows where sales are over 300: Pythongreater_than = df[df['Sales'] > 300]...
"""sort by value in a column""" df.sort_values('col_name') 多种条件的过滤 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """filter by multiple conditions in a dataframe df parentheses!""" df[(df['gender'] == 'M') & (df['cc_iso'] == 'US')] 过滤条件在行记录 代码语言:pyth...
df.filter(items=[column_name1, column_name2]) 选择指定的列; df.filter(regex='regex') 选择列名匹配正则表达式的列; df.sample(n) 随机选择 n 行数据。实例 # 选择指定的列 df['column_name'] # 通过标签选择数据 df.loc[row_index, column_name] # 通过位置选择数据 df.iloc[row_index, column...
一些操作,比如pandas.DataFrame.groupby(),在分块方式下要困难得多。在这些情况下,最好切换到另一个库,该库为您实现这些基于外存储算法。 使用其他库 还有其他库提供类似于 pandas 的 API,并与 pandas DataFrame 很好地配合,可以通过并行运行时、分布式内存、集群等功能来扩展大型数据集的处理和分析能力。您可以在...