df.filter(items=['Q1','Q2']) # 选择两列 df.filter(regex='Q', axis=1) # 列名包含Q的 df.filter(regex='e$', axis=1) # 以 e 结尾的 df.filter(regex='1$', axis=0) # 正则, 索引名包含1的 df.filter(like='2', axis=0) # 索引中有2的 # 索引中2开头列名有Q的 df.filter(re...
filter(regex='Q', axis=1) # 列名包含Q的 df.filter(regex='e$', axis=1) #以 e 结尾的 df.filter(regex='1$', axis=0) # 正则, 索引名包含1的 df.filter(like='2', axis=0) # 索引中有2的 # 索引中2开头列名有Q的 df.filter(regex='^2', axis=0).filter(like='Q', axis=1) ...
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...
6、筛选df.filter() 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) #...
Pandas filter()方法可以根据索引进行过滤数据框(子集)。特别是索引是标签的时候,使用这种方法很方便 参数 item:以列表形式 like:模糊查询条件 regex:正则表达式 axis:默认按照轴columns,即axis=1; 显然,item,like,regex是三种不同的过滤方式,因此不能同时出现。因此,按照索引过滤的方式一共有三种情况 df = pd.Dat...
fl = df.filter( regex ="^n",axis=1)print(fl)#where函数#参数解释here(# type: ignore[override]self, cond,#条件设置参数other=lib.no_default,#替代值得设置,默认为NAinplace:bool=False,#是否在原数据框上进行修改axis: Axis |None=None,
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 # 索引中以2开头、列名有Q的 ...
使用pandas提供的filter进行筛选 Pandas 的 filter 方法根据指定的索引标签对数据框行或列查询子集。 DataFrame 使用时的语法为: df.filter( items=None, like:'str | None'=None, regex:'str | None'=None, axis=None, ) ->'FrameOrSeries' 参数: ...
df.filter(items=['one', 'three']) ''' one three mouse 1 3 rabbit 4 6 ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. AI检测代码解析 # 按正则表达式选择列 1. AI检测代码解析 df.filter(regex='e$', axis=1) ''' one three mouse 1 3 rabbit 4 6 ...
df[df[列名] 判断 值],如 df[df[column1]>2 & df[column2]<1]filter常规用法，在pandas说明里很好找到：DataFrame.filter(items=None, like=None, regex=None, axis=None)items对列进行筛选#regex表示用正则进行匹配#like进行筛选#axis=0表示对行操作，axis=1表示对列操作 今天我想分享一些特殊...