3. 2 在视图类views.py中(必须继承GenericAPIView)添加filter_fields属性,指定可以过滤的字段 from app01 import models from app01 import serializer from rest_framework.viewsets import ModelViewSet from django_filters.rest_framework import DjangoFilterBackend # 导入第三方过滤类 class BookView(ModelViewSet):...
使用concat([dataFrame1,dataFrame2,...]) ①dataFrame1 ②dataFrame2 返回值: DataFrame import pandas as pdfrom pandas import read_csvdata1 = read_csv( 'C://Users//wuyinan//Desktop//DataAnalysis//data_stady//4.10//data1.csv', sep="|")data2 = read_csv( 'C://Users//wuyinan//Desktop...
在Python中,使用pandas库可以很方便地对DataFrame进行模糊匹配操作。以下是如何使用str.contains()函数对DataFrame中的某一列进行模糊匹配一个列表中的多个值的详细步骤: 1. 导入pandas库并创建DataFrame 首先,需要导入pandas库,并创建一个示例DataFrame。 python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {...
实现功能 Python利用df[''].str.contains()对dataframe筛选某字段包含(模糊匹配)某些值的记录 实现代码 import pandasas pd df = {'地址':['北京','上海','长沙','北京省会','广州市区'],'table':['user','student','course','sc','book']} df = pd.DataFrame(df) print(df) print('===') c...
实现功能Python数据分析实战-使用replace方法模糊匹配替换某列的值 实现代码import pandas as pd import re # 创建一个示例DataFrame data = {'A': ['apple', 'banana', 'pineapple&#…
lambda 函数针对的就是df中“城市”列的单元格内容,因此不需要再使用contains,直接使用re函数即可。 re.findall提取的结果是一个list,因此后面[0][0]的第一个[0]结果是提取到第一个匹配结果(北)(京),第二个[0]结果是提取到第一个结果中的第一个元素 北。
在Python中,可以使用模糊匹配的方法来在Dataframe中查找匹配的相似关键字。一种常用的方法是使用字符串匹配算法,如Levenshtein距离或Jaccard相似度来计算关键字之间的相似度。 Levenshtein距离:Levenshtein距离是一种衡量两个字符串之间差异程度的度量方法。可以使用python-Levenshtein库来计算字符串之间的Levenshtein距离。具...
df = pd.DataFrame(data) ``` 现在,我们可以开始进行模糊匹配了。假设我们要查找商品名称中包含"莓"字的商品,我们可以使用fuzzywuzzy库的函数来进行模糊匹配。 ```python query = '莓' matches = df['商品名称'].apply(lambda x: fuzz.partial_ratio(x, query)) ``` 上述代码中,我们使用了fuzz.partial_...
字符串匹配: 在DataFrame的列中查找符合特定模式的字符串。 相关优势 高效处理: Pandas提供了向量化操作,可以高效地处理大量数据。 灵活性: 支持多种匹配模式和条件,便于进行复杂的数据筛选。 类型与应用场景 精确匹配: 查找完全相同的字符串。 模糊匹配: 使用正则表达式或特定函数进行部分匹配。