df[list_of_strings] # 通过将包含列名的列表传递给索引操作符来选择多个列df_employees[['division','salary']] 如上所示,结果是一个DataFrame对象,只包含列表中提供的列。 3.按数据类型选择列 我们可以使用pandas.DataFrame.select类型(include=None,exclude=None)根据列的数据类型选择列。该方法接受参数include和...
df = df[~df['your column'].isin(['list of strings'])] Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 上面将删除包含列表元素的所有行 只需删除"〜"df = df [df ['your column'].isin(['strings of strings'])] (6认同) 如果我们不知道该栏怎么办? (2认同) 你会如何从多列而不是一列中...
5), columns=list('abcde')) # 方法1：传入一个list df[list('cbade')] # 方法2：自定义函...
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:0 运行 AI代码解释 """ display only certain columns, note it is a list ...
2、使用python list、python dict、numpy.ndarray创建pandas.Series import pandas as pd import numpy as np mylist = list('abcedfghijklmnopqrstuvwxyz')# python list myarr = np.arange(26)#numpy.ndarray mydict = dict(zip(mylist, myarr))#python dict ser1 = pd.Series(mylist) ser2 = pd.Se...
Index(list('abc')) Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object') 2.索引对象的获取 我们来看一下上述输出的最后有两个例子,即使用Pd.Index()方法就能创建一个索引对象。细心的同学可能已经发现,第一个输出dtype='int64',第二个dtype='object',第二个输出难道不是dtype='string',要回答这个问题,我们...
("\n -- Selecting a single row with .loc with a string -- \n")print(df.loc['Penelope'])print("\n -- Selecting multiple rows with .loc with a list of strings -- \n")print(df.loc[['Cornelia','Jane','Dean']])print("\n -- Selecting multiple rows with .loc with slice ...
# a list of strings a = ['Python', 'Pandas'] # Calling DataFrame constructor on list info = pd.DataFrame(a) print(info) 输出 0 0 Python 1 Pandas 示例2:根据ndarrays的字典创建一个DataFrame: import pandas as pd info = {'ID' :[101, 102, 103], 'Department' :['B.Sc', 'B.Tech...
s.isin( [ 3, 12 ] ) 数值3和12是否在里边>>> s = pd.Series(np.arange(10,15)) >>> df = pd.DataFrame({'key1':list('asdcbvasd'), ... 'key2':np.arange(4,13)}) >>> print(s) 0 10 1 11 2 12 3 13 4 14 dtype: int32 >>> print(df) key1 key2 0 a 4 1 s 5 ...
需要注意的是,这种方法比使用 isin 方法更慢。 - Achintha Ihalage 4 使用f-Strings稍微有点棘手 list_of_values = [3,6] df.query(f'A in {list_of_values}') - fuwiak 3 以上答案是正确的,但如果您仍然无法按预期过滤行,请确保两个数据框的列具有相同的dtype。 source = source.astype({1...