同样,我们也可以使用filter方法选择行。 importpandasaspd# 创建一个dataframedf=pd.DataFrame({'column1':[1,51,50,100,200],'column2':['pandasdataframe.com1','pandasdataframe.com2','pandasdataframe.com3','pandasdataframe.com4','pa
filter(regex = 'e$') # 保留列标签是以e结尾的所有列 filter参数解析:items:精确匹配,保留标签/索引为列表中所列的值的行或者列,items的值为列表,默认为None。like:模糊匹配,保留了标签/索引含有所列字符串内字符的行或者列,like的值为str,默认为None。regex:正则匹配,默认为None。axis:确定要进行筛选的是...
正如我们在输出中看到的,Series.filter()函数已经成功地从给定的系列对象中返回了所需的值。 示例#2 :使用Series.filter()函数,使用索引标签列表过滤掉给定系列对象中的一些数值。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the Seriessr=pd.Series(['New York','Chicago','Toronto','Lisbon','Rio']...
df.filter(items=['Q1', 'Q2']) # 选择两列df.filter(regex='Q', axis=1) # 列名包含Q的列df.filter(regex='e$', 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_condition] 依据filter_condition(条件)对df进行过滤 读写不同数据源的数据 1.数据库数据读取 pandas提供了读取与存储关系型数据库数据的函数与方法。除了pandas库外,还需要使用SQLAIchemy库建立对应的数据库连接。SQLAIchemy配合相应数据库的Python连接工具(例如MySQL数据库需要安装mysqlclient或者pymysql库),...
SeriesGroupBy.nunique([dropna]):返回组中唯一元素的数量 SeriesGroupBy.unique :返回Series对象的唯一值。 SeriesGroupBy.value_counts([normalize,...]): SeriesGroupBy.is_monotonic_increasing :如果对象中的值是monotonic_increasing,则返回布尔值 SeriesGroupBy.is_monotonic_decreasing :如果对象中的值是monotonic_...
Python pandas.Series.filter用法及代码示例用法: Series.filter(items=None, like=None, regex=None, axis=None)根据指定的索引标签对 DataFrame 行或列进行子集。请注意,此例程不会根据其内容过滤 DataFrame 。过滤器应用于索引的标签。参数: items:list-like 保留项目中的轴标签。 like:str 保留“like in label...
现在我们将实现一个分布式的pandas.Series.value_counts()。这个工作流程的峰值内存使用量是最大块的内存,再加上一个小系列存储到目前为止的唯一值计数。只要每个单独的文件都适合内存,这将适用于任意大小的数据集。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [32]: %%time ...: files = pathlib.Path...
"""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] 得到一定条件的列 代码语言:python 代码运行次数...
5)使用filter()过滤分组 importpandasaspd# 创建示例 DataFramedata = {'Category': ['A','B','A','B','A','B'],'Value': [10,20,30,40,50,60]} df = pd.DataFrame(data)# 过滤掉 Value 总和小于 50 的分组filtered = df.groupby('Category').filter(lambdax: x['Value'].sum() >50) ...