})# 筛选列名以 'B' 或 'C' 结尾的列filtered_df = df.filter(regex='[BC]$', axis=1) print(filtered_df) 4)按行名过滤(axis=0) importpandasaspd# 创建 DataFrame 并设置索引df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3],'B': [4,5,6],'C': [7,8,9] }, index=['row1','row2','row3'])# 保留指定行 'row1' 和 'row3'filtered_df = df.fi...
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...
import polars as pl import time # 读取 CSV 文件 start = time.time() df_pl = pl.read_csv('test_data.csv') load_time_pl = time.time() - start # 过滤操作 start = time.time() filtered_pl = df_pl.filter(pl.col('value1') > 50) filter_time_pl = time.time() - start # 分组...
PandasDataFrame.filter(~)方法返回标签与指定模式匹配的行或列。 警告 该方法根据列/行的标签而不是实际数据应用过滤。 参数 1.items|list-like|optional 提取items中包含标签的行或列。 2.like|string|optional 提取标签包含like的行或列。 3.regex|string(正则表达式)|optional ...
# applyingfilterfunctiondf.filter(["Name","College","Salary"]) 输出: 范例2:采用filter()函数可将名称中带有字母“ a”或“ A”的 DataFrame 中的所有列作为子集。 注意:filter()函数也将正则表达式作为其参数之一。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the dataframedf = pd.read_csv("...
不能用replace方法,replace方法只能用在dataframe上 series.replace(to_replace='None', value=np.nan, inplace=True, regex=False) # 下面两种都是对的,要注意不能串 df_X = df_X.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).copy() df_X.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True) ...
Python pandas.DataFrame.filter函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境...
Python code to filter dataframe based on index value # Importing pandas packageimportpandasaspd# Creating a Dictionaryd={'State':['MP','RAJ','GUJ','WB','MH','TN'],'Capital':['BHOPAL','JAIPUR','GANDHINAGAR','KOLKATA','MUMBAI','CHENNAI'],'River':['NARMADA','LUNI','SABARMATI','...
DataFrame stack multiple column values into single column For this purpose, you can useDataFrame.melt()method by defining thevalue_nameof the new column, you can also drop a column by using the.drop()method along with. TheDataFrame.melt()method unpivots a DataFrame from wide to long forma...