})# 筛选列名以 'B' 或 'C' 结尾的列filtered_df = df.filter(regex='[BC]$', axis=1) print(filtered_df) 4)按行名过滤(axis=0) importpandasaspd# 创建 DataFrame 并设置索引df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3],'B': [4,5,6],'C': [7,8,9] }, index=['row1','row2','row3'])# 保留指定行 'row1' 和 'row3'filtered_df = df.fi...
Python内置的filter函数： 参数：接受两个参数，一个是函数，另一个是序列。函数用于定义筛选条件，序列是待筛选的数据集合。 用法：该函数返回一个新的序列，包含原序列中所有满足函数条件的元素。常用于数据的初步筛选和处理，以简化代码并提高处理效率。Pandas中的DataFrame.filter方法： 参数：可以接受多...
import polars as pl import time # 读取 CSV 文件 start = time.time() df_pl_gpu = pl.read_csv('test_data.csv') load_time_pl_gpu = time.time() - start # 过滤操作 start = time.time() filtered_pl_gpu = df_pl_gpu.filter(pl.col('value1') > 50) filter_time_pl_gpu = time.t...
df.filter(items=["A","C"]) A C a17b28c39 获取行 要获取行a和c: df.filter(items=["a","c"], axis=0) A B C a147c369 指定like 和 regex 考虑以下 DataFrame : df = pd.DataFrame({"ABC":[1,2,3],"BCD":[4,5,6],"E":[7,8,9]}, index=["a","b","c"]) df ABC BC...
filter(regex='e$') mouse 1 Name: one, dtype: int64>>> # select rows containing 'bbi' >>> df.one.filter(like='bbi') rabbit 4 Name: one, dtype: int64相關用法 Python pyspark DataFrame.filter用法及代碼示例 Python pyspark DataFrame.fillna用法及代碼示例 Python pyspark DataFrame.first用法及...
使用Python DataFrame根据字段值筛选行 在数据分析和处理过程中,我们经常会面临从大量数据中筛选出相关信息的需求。在Python中,pandas库是用于数据分析的强大工具,而DataFrame是其最基本的数据结构之一。本文将详细介绍如何使用DataFrame根据某一个字段的值进行筛选,并提供代码示例以帮助理解。
@register.filter 代替 register.filter("过滤器名","函数名") 1. 2. 3. 如果使用@register.filter进行注册自定义的过滤器,并且没有传递任何参数,那么默认的过滤器名和函数名是相同的,当然,也可以进行修改,只需要在@register.filter("过滤器名"),此时的过滤器名就更改了,就可在DTL模板中使用自定义的过滤器了...
DataFrame.get_values(self)[source] 将稀疏值转换为稠密值后,返回一个ndarray。 从0.25.0版开始不推荐使用:np.asarray(..)或DataFrame.values()代替。 这与.values非稀疏数据相同。对于SparseArray中包含的稀疏数据,首先将其转换为密集表示。 返回值:
dataframe循环修改内存比如series *= -1会非常慢,用pd.concat来减少内存复制,或如下办法 # # 方法2越拼越慢 # X_ret = pd.DataFrame([]) # for corr reduction # y_ = y_.astype(np.float16) # for i in X_df: # X_ret = pd.concat([X_ret, X_df[i] * y_.values], axis=1) ...
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的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.filter方法的使用。