df.one.filter(['rabbit']) df.one.filter(like='e') df.one.filter(regex='e$') 分组后进行筛选,可以自定义函数,常与匿名函数lambda结合使用。 类似于SQL中的groupby + having操作。 使用语法为: DataFrameGroupBy.filter(func, dropna=True, *args, **kwargs) func -- 用于每个分组 dropna -- 是否删...
Python DataFrame中,用Regex删除字符串特定内容的操作是什么? Regex(正则表达式)是一种用于匹配和操作文本的强大工具。在Python中,我们可以使用正则表达式来删除DataFrame中字符串的特定部分。 要在Python中使用正则表达式删除DataFrame中字符串的特定部分,我们可以使用str.replace()方法结合正则表达式模式来实现。下面是...
DataFrame.rpow(other[, axis, level, fill_value])右侧幂运算,元素指向 DataFrame.lt(other[, axis, level])类似Array.lt DataFrame.gt(other[, axis, level])类似Array.gt DataFrame.le(other[, axis, level])类似Array.le DataFrame.ge(other[, axis, level])类似Array.ge DataFrame.ne(other[, axis, ...
DataFrame.lookup(row_labels, col_labels) #Label-based “fancy indexing” function for DataFrame. DataFrame.pop(item) #返回删除的项目 DataFrame.tail([n]) #返回最后n行 DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level]) #Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame....
DataFrame.select_dtypes([include, exclude]) 根据数据类型选取子数据框 DataFrame.values Numpy的展示方式 DataFrame.axes 返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim 返回数据框的纬度 DataFrame.size 返回数据框元素的个数 DataFrame.shape 返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index, deep]) ...
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(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的整数除法,逐元素执行(...
filter方法支持通过索引名称中是否能够匹配到指定内容来进行筛选 DataFrame.filter(item=None,# 索引名称中是否包含设置内容like=None,# 模糊指定索引名称中是否包含设置内容regex=None,# 通过正则表达式来指定索引名称中是否包含设置的内容axis=None# 轴方向的设置) ...
apply()将一个函数作用于DataFrame中的每个行或者列 df = df2.filter(regex='[^a-z]', axis=1).apply(lambda x: x*2) Applymap() 将函数做用于DataFrame中的所有元素(elements) 例如,在所有元素前面加个字符A def addA(x): return "A" + str(x) df.applymap(addA) ...
Replace cells with string valuecell_list=worksheet.find("query string")# Find/Replace cells with regexpfilter_re=re.compile(r'(small|big) house')cell_list=worksheet.find(filter_re,searchByRegex=True)cell_list=worksheet.replace(filter_re,'some house',searchByRegex=True)# Move a worksheet in...
import pandas as pd df = pd.DataFrame({"text": [" Data Science ", " Machine Learning "]}) df["cleaned_text"] = df["text"].str.strip() print(df) Conclusion Understanding string trimming and manipulation is essential for effective Python programming. While the.strip(),.lstrip(), and....