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.filter( items=None, #list。和axis保持一致。 like=None, #正则表达式的匹配字符串 regex=None, #{"True","False"},是否用正则表达式匹配。 axis=None,#筛选轴依据,0是行索引,1是列索引筛选。 ) #这个函数下面讲两种用法,1)对行索引、列索引的筛选。2)类似于SQL中的group by之后使用having的筛选。
win_or_lost==0)|>pull(g_id)直接分组汇总到结果：df|>filter(g_id%in%win_g_id,user_name!
AI代码解释 math_score=df.set_index(['Gender','School'])['Math'].sort_index()grouped_score=df.set_index(['Gender','School']).sort_index().\groupby(lambda x:(x,'均分及格'ifmath_score[x].mean()>=60else'均分不及格'))forname,_ingrouped_score:print(name) d). groupby的[]操作 可...
特别是 DataFrame.apply()、DataFrame.aggregate()、DataFrame.transform() 和DataFrame.filter() 方法。 在编程中,通常的规则是在容器被迭代时不要改变容器。变异将使迭代器无效,导致意外行为。考虑以下例子: In [21]: values = [0, 1, 2, 3, 4, 5] In [22]: n_removed = 0 In [23]: for k, ...
by参数传一个list df.groupby(['team',df.name.apply(first_letter)]).sum() 3、分组对象操作 3.1 选择分组 3.2 迭代分组 forname, itemingrouped:print(name)print(item) 3.3 选择列 #选择分组后各组的某一列,像df那样选择即可grouped.Q1.sum() ...
filter过滤 DataFrame.filter(self, items=None, like=None, regex=None, axis=None) 根据分组数据进行过滤 importpandasaspd#数据集df=pd.DataFrame({'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],'data':[0,5,10,5,10,15,10,15,20]})...
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) ...
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 # 索引中以2开头、列名有Q的 df.filter(regex='^2',axis=0).filter(like='Q', axis=1) 7、按数据类型查询 df.select_dtypes(include=['float64']) # 选择float64型数据 ...
答:filter函数是用来筛选组的,结果是组的全体。 问题5. 整合、变换、过滤三者在输入输出和功能上有何异同? 整合(Aggregation)分组计算统计量:输入的是每组数据,输出是每组的统计量,在列维度上是标量。 变换(Transformation):即分组对每个单元的数据进行操作(如元素标准化):输入的是每组数据,输出是每组数据经过某种规...