"""Given a dataframe df to filter by a series s:""" df[df['col_name'].isin(s)] 进行同样过滤,另一种写法 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """to do the same filter on the index instead of arbitrary column""" df.ix[s] 得到
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(regex='regex') # 随机选择 n 行数据 df.sample(n=5)数据...
Copydf.filter(regex='^h') 筛选行#相当于SQL中的where按行的顺序#前3行,df_data.head(3) 后3行,df_data.tail(3) 指定index, 选择行df.iloc[:3] 和head(3)的效果是一样的 选择列 df.iloc[:,:3] 选择前3列 单元格定位 df.iloc[0,1] 选择第1行第2列的单元格数值 选择区域,df.iloc[[:3...
(2)filter()df.filter(items,like,regex) # items 列表 表示选取哪些列 # like 字符串 模糊选择 # regex 正则表示式 表示根据正则表达式列选取列 三个参数是互斥的,选一个即可,items,like和regex的对象都是列名import pandas as pd data = [ ['苹果', 5, '山东'], ['香蕉', 3, '海南'], ['橙子...
# Filter rows based on values within a range df[df['Order Quantity'].between(3, 5)] 字符串方法:根据字符串匹配条件筛选行。例如str.startswith(), str.endswith(), str.contains() # Using str.startswith() for filtering rows df[df['Category Name'].str.startswith('Cardio')] ...
filterwarnings('ignore') 1.数据读取 读文件是数据处理的第一步,pandas提供了read_xxx系列函数,本次用到的是excel格式,因此使用read_excel即可,读取成功后,用head查看数据样例。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data = pd.read_excel('data.xlsx')#读取数据文件 data.head()#查看样例 ...
import polars as pl import time # 读取 CSV 文件 start = time.time() df_pl = pl.read_csv('test_data.csv') load_time_pl = time.time() - start # 过滤操作 start = time.time() filtered_pl = df_pl.filter(pl.col('value1') > 50) filter_time_pl = time.time() - start # 分组...
# Filter rows based on values within a range df[df['Order Quantity'].between(3, 5)] 字符串方法:根据字符串匹配条件筛选行。例如str.startswith(), str.endswith(), str.contains() # Using str.startswith() for filtering rows df[df['Category Name'].str.startswith('Cardio')] ...
# max minus mix lambda fnfn = lambda x: x.max() - x.min()# Apply this on dframe that we've just created abovedframe.apply(fn) isin() lsin () 用于过滤数据帧。Isin () 有助于选择特定列中具有特定(或多个)值的行。 # Using the dataframe ...
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, ...