http://stackoverflow.com/questions/15325182/how-to-filter-rows-in-pandas-by-regex dbstk.loc[dbstk.STKCODE.str.startswith('6'),:] dbstk.loc[dbstk.STKCODE.str.contains(^[0,3,6]\d{5}$)] stkdf = stkdf[stkdf['STOCKCODE'].map(lambda x:x[0]=='0' or x[0]=='3' or x[0]...
根据正则表达式筛选 按照正则表达式,且按照axis=1即列的方向进行筛选 # select columns by regular expression df.filter(regex='e$', axis=1) 模糊筛选 模糊筛选,并且按照行方向进行筛选 # select rows containing 'bbi' df.filter(like='bbi', axis=0)发布...
>>># select columns by name>>>df.filter(items=['one','three']) one three mouse13rabbit46 >>># select columns by regular expression>>>df.filter(regex='e$', axis=1) one three mouse13rabbit46 >>># select rows containing 'bbi'>>>df.filter(like='bbi', axis=0) one two three rab...
df.filter(items=['Q1', 'Q2']) # 选择两列df.filter(regex='Q', axis=1) # 列名包含Q的列df.filter(regex='e$', axis=1) # 以e结尾的列df.filter(regex='1$', axis=0) # 正则,索引名以1结尾df.filter(like='2', axis=0) # 索引中有2的# 索引...
6、筛选df.filter()df.filter(items=['Q1', 'Q2']) # 选择两列 df.filter(regex='Q', axis=...
filter(regex='Q', axis=1) # 列名包含Q的列df.filter(regex='e$', axis=1) # 以e结尾的列df.filter(regex='1$', axis=0) # 正则,索引名以1结尾df.filter(like='2', axis=0) # 索引中有2的# 索引中以2开头、列名有Q的df.filter(regex='^2',axis=0).filter(like='Q', axis=1)...
contains(r'some.regex.*pattern')] 复杂的lambda函数过滤 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """creating complex filters using functions on rows: http://goo.gl/r57b1""" df[df.apply(lambda x: x['b'] > x['c'], axis=1)] 替换操作 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI...
首先,重新加工“项目”以获得公共部分,使用它对行进行分组,检查所有元素是否为正,并使用输出进行切片: group = df['item'].str.replace('_wp$', '', regex=True)df[df.groupby(group)['result'].transform(lambda s: all(s.ge(0)))] output: item result1 fxr_dl2_rank.r2 0.133 fxr_dl2_rank.r4...
要选择以regex模式Q[0-9]开头的列,可以使用df.filter()和regex=参数,如下所示: df2 = df.filter(regex=r'^Q[0-9]') Regexmeta-character^表示匹配的文本开头(列标签) ...
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 ...