dataframe有门店字段。现需要筛选出门店中不含“样板”字的值,请写出代码
时间: 2024-03-17 20:44:02 浏览: 11
假设数据框的名称为`df`,门店字段的列名为`store`,可以采用 Pandas 库中的字符串方法来实现门店字段中不含“样板”字的值的筛选。具体实现代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'store': ['样板店A', '样板店B', '门店C', '样板店D', '门店E']})
# 使用 Pandas 库中的 str 方法筛选门店字段中不含“样板”字的数据
df_result = df.loc[~df['store'].str.contains('样板')]
# 输出结果
print(df_result)
```
输出结果为:
```
store
2 门店C
4 门店E
```
即筛选出门店字段中不含“样板”字的值。其中,`~`符号表示取反操作,即筛选不含“样板”字的值。
相关问题
dataframe有一列是列表,如何筛出这一列的列表中不含某些值的列
您可以使用pandas的apply方法结合lambda函数来筛选出不含某些值的列表列。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'col1': [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
'col2': [[2, 4, 6], [1, 3, 5], [9, 7, 8]]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义需要筛选的值
values_to_exclude = [2, 4]
# 使用apply和lambda函数筛选
filtered_df = df[df['col1'].apply(lambda x: not any(i in values_to_exclude for i in x))]
print(filtered_df)
```
这段代码中,我们首先创建了一个包含列表列的DataFrame。然后,定义了需要筛选的值,即values_to_exclude。接下来,使用apply方法和lambda函数对'col1'列进行筛选。lambda函数检查每个列表中是否存在任何一个值在values_to_exclude中,如果不存在,则返回True,否则返回False。最后,使用筛选条件df[]将不含指定值的行筛选出来,并将结果存储在filtered_df中。
希望这个例子能帮到您!如有更多问题,请随时提问。
用python 写出大批量筛选时间并且存放到另外一个Dataframe中代码
好的,这是一个技术问题,我可以给您提供一下代码:
假设您的原始数据已经存在一个名为 df 的 DataFrame 中,其中包含一个名为 timestamp 的时间戳列。我们需要对这个时间戳列进行大量的筛选,并将经过筛选后的结果存储到一个名为 result_df 的 DataFrame 中。
请尝试使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 设置筛选条件
start_time = pd.Timestamp('2021-01-01 00:00:00')
end_time = pd.Timestamp('2021-12-31 23:59:59')
# 筛选数据
result_df = df[(df['timestamp'] >= start_time) & (df['timestamp'] <= end_time)]
# 显示筛选结果
print(result_df.head())
```
在这个例子中,我们首先使用 pandas 库读取和处理数据。然后我们定义了两个变量 start_time 和 end_time,它们分别表示要筛选的时间范围。
接下来我们使用 DataFrame 的布尔索引功能,通过对时间戳列进行逻辑运算,得到经过筛选后的结果。最后,我们使用 print() 函数打印出前几行结果以进行验证。