dataframe如何筛选nunique() < 10 的列
时间: 2024-03-10 17:49:25 浏览: 23
可以使用`nunique()`函数来获取每一列的唯一值数量,然后使用布尔索引来筛选唯一值数量小于10的列。具体操作如下:
```python
# 假设df是一个pandas DataFrame对象
cols_to_keep = df.columns[df.nunique() < 10] # 获取唯一值数量小于10的列名
new_df = df[cols_to_keep] # 筛选出唯一值数量小于10的列
```
这样就可以得到一个新的DataFrame对象`new_df`,其中只包含唯一值数量小于10的列。
相关问题
pandas dataframe 筛选列
要筛选pandas DataFrame的列,可以使用以下方法:
1. 使用列标签进行筛选:
```python
df_filtered = df[['column1', 'column2']]
```
这将返回一个新的DataFrame,其中只包含指定的列。
2. 使用列索引进行筛选:
```python
df_filtered = df.iloc[:, [0, 1]]
```
这将返回一个新的DataFrame,其中只包含指定的列索引。
3. 使用布尔条件进行筛选:
```python
df_filtered = df[df['column1'] > 10]
```
这将返回一个新的DataFrame,其中只包含满足指定条件的行。
4. 使用列名的字符串方法进行筛选:
```python
df_filtered = df.filter(like='column')
```
这将返回一个新的DataFrame,其中只包含列名中包含指定字符串的列。
5. 使用正则表达式进行筛选:
```python
df_filtered = df.filter(regex='^column')
```
这将返回一个新的DataFrame,其中只包含列名以指定字符串开头的列。
dataframe 筛选列
要筛选 DataFrame 中的列,可以使用方括号操作符 [],并在其中指定所需的列名。例如,如果你有一个名为 df 的 DataFrame,其中包含列名为 "col1"、"col2" 和 "col3",你可以通过以下方式选择 "col1" 和 "col2" 两列:
```
df[['col1', 'col2']]
```
这将返回一个新的 DataFrame,其中包含选定的列。如果你只想选择一列,则可以省略方括号中的列表,例如:
```
df['col1']
```
这将返回一个 Series 对象,其中包含所选列的值。
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