自定义过滤器的文件my_fliter.py @register.filter() def time_since(value): # 首先对传进来的时间进行判断,如果是datetime类型的就可以与当前的时间进行比较, # 如果不是datetime类型的,就直接返回value if not isinstance(value,datetime): return value # 如果可以到达这里,就代表为datetime类型的, # timedela...
创建示例DataFrame 为了便于后面的操作,首先创建一个示例DataFrame。以下是一个包含学生信息的简单表格: data={'姓名':['Alice','Bob','Charlie','David','Eva'],'年龄':[23,22,23,21,22],'专业':['数学','物理','数学','化学','物理']}df=pd.DataFrame(data)print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6...
fillna([value, method, axis, inplace, ...]) 使用指定的方法填充NA/NaN值。 filter([items, like, regex, axis]) 根据指定的索引标签子集DataFrame的行或列。 first(offset) 根据日期偏移量选择时间序列数据的初始周期。 first_valid_index() 返回第一个非NA值的索引或None(如果未找到非NA值)。 floordiv...
DataFrame.mod(other[,axis,fill_value])#模运算,元素指向 DataFrame.pow(other[,axis,fill_value])#幂运算,元素指向 DataFrame.radd(other[,axis,fill_value])#右侧加法,元素指向 DataFrame.rsub(other[,axis,fill_value])#右侧减法,元素指向 DataFrame.rmul(other[,axis,fill_value])#右侧乘法,元素指向 DataF...
数据处理:Filter、Sort和GroupBy 数据合并 数据统计 二、概览 缩写和包导入 在这个速查手册中,我们使用如下缩写: df:任意的Pandas DataFrame对象 s:任意的Pandas Series对象 同时我们需要做如下的引入: import pandas as pd import numpy as np 导入数据
DataFrame.iterrows()返回索引和序列的迭代器 DataFrame.itertuples([index, name])Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as first element of the tuple. DataFrame.lookup(row_labels, col_labels)Label-based “fancy indexing” function for DataFrame. ...
2.Pandas中的DataFrame.filter() DataFrame.filter(items=None, like=None, regex=None, axis=None) #items对行/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 #items对列进行筛选 df.filter(items=['one', 'three']) one three teacher 1 3 student 4 6...
DataFrame.loc 标签定位 DataFrame.iloc 整型定位 DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) 在特殊地点插入行 DataFrame.iter() Iterate over infor axis DataFrame.iteritems() 返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows() 返回索引和序列的迭代器
2.Pandas中的DataFrame.filter() DataFrame.filter(items=None, like=None, regex=None, axis=None) #items对行/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 #items对列进行筛选 df.filter(items=['one', 'three']) ...
Python中的filter()函数是内置的迭代器过滤工具，它接受一个函数和一个序列作为输入，返回一个由原序列中满足函数条件的元素组成的新序列。这个函数通常用于数据处理和筛选，简化代码并提高效率。而在Pandas库中，DataFrame.filter()是一个更高级的特性，它针对DataFrame对象提供了更加灵活的筛选功能。DataFrame...