100,200],'column2':['pandasdataframe.com1','pandasdataframe.com2','pandasdataframe.com3','pandasdataframe.com4','pandasdataframe.com5'],'other_column':['other1','other2','other3','other4','other5']})# 使用filter方法选择列filtered_df=df.filter(like='column')print(filtered_df)...
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]...
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_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter...
columns_ab = df.loc[:, ['A', 'B']] # 使用.iloc[]选择器 column_first = df.iloc[:, 0] # 第一列 columns_first_two = df.iloc[:, :2] # 前两列 参考文档:Python Pandas 数据选择与过滤-CJavaPy 2)列的过滤 可以基于列名的过滤、基于条件的过滤、使用列表推导式和使用filter函数的方法进行...
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...
df[df.eval("Q1 > `Q2`+@a")] 6、筛选df.filterdf.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 ...
我随机创建了一个df: col1 col2 col3 col4 col5 0 1 5 1 5 10 1 2 4 2 4 20 2 3 3 3 3 30 3 4 2 4 2 40 4 5 1 5 1 50 将你的function改为: def filter_by_columns(data,good_columns): data = df[good_columns] # have only 1 set of brackets here return data good_colu...
当然我们如果想要根据特定的条件来过滤出某些数据的话,则是选中filter rows按钮,然后我们给出特定的条件,在Bamboolib模块当中有多种方式来过滤数据,有has values、contains、startswith、endswith等等,类似于Pandas模块当中对于文本数据处理的方法,例如我...
})# 保留指定列 'A' 和 'B'filtered_df = df.filter(items=['A','B'], axis=1) print(filtered_df) 2)按列名包含的子字符串过滤(使用like参数) importpandasaspd# 创建示例 DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1,2,3],'B': [4,5,6],'C': [7,8,9] ...
问pandas - df.loc[df['column_label'] == filter_value]和df[df['column_label'] == filter_...