dataframe.filter
时间: 2024-05-17 22:10:15 浏览: 5
DataFrame.filter是Pandas库中的一个函数,用于在DataFrame中选择满足特定条件的行或列。它能够根据某些列的值或者表达式来筛选数据,并返回一个新的DataFrame对象。
具体来说,filter可以通过以下方式来进行筛选:
1. 通过布尔表达式筛选行:可以使用布尔条件来筛选行,例如选取age列中大于30的行,可以使用df.filter(items=['age']).query('age > 30')。
2. 通过正则表达式筛选列:可以使用正则表达式来筛选列,例如选取以字母a开头的所有列,可以使用df.filter(regex='^a')。
注意,当使用正则表达式时,filter函数默认只会匹配列名,若要匹配行名,则需要设置axis参数。
相关问题
DataFrame.filter(items=None, like=None, regex=None, axis=None)
`DataFrame.filter()` is a method in pandas library which is used to subset a DataFrame based on column labels or row indices. It takes the following parameters:
- `items`: list-like object of column labels to subset
- `like`: string to match in column labels to subset
- `regex`: regular expression to match in column labels to subset
- `axis`: axis to filter on (0 for rows, 1 for columns)
You can use any one of the above parameters (items, like, regex) to filter the DataFrame. If you pass the `items` parameter, it will subset the DataFrame based on the specified column labels. If you pass the `like` parameter, it will subset the DataFrame based on column labels that contain the specified string. If you pass the `regex` parameter, it will subset the DataFrame based on column labels that match the specified regular expression.
For example, to subset a DataFrame `df` based on column labels that contain the string "price", you can use the following code:
```
df.filter(like='price', axis=1)
```
This will return a DataFrame with only the columns that contain the string "price" in their labels.
python pd groupby用法_DataFrame.groupby()所见的各种用法详解
`DataFrame.groupby()` 是 Pandas 中非常实用的一个函数,它能够对数据进行分组,然后对每个组进行操作,最后将结果合并。下面是一些常见的用法:
1. 按照某一列进行分组:
```python
df.groupby('column_name')
```
2. 按照多列进行分组:
```python
df.groupby(['column_name_1', 'column_name_2'])
```
3. 对分组后的数据进行聚合操作:
```python
df.groupby('column_name').mean() # 计算每组的平均值
df.groupby('column_name').sum() # 计算每组的和
df.groupby('column_name').count() # 计算每组的数量
```
4. 对分组后的数据进行过滤:
```python
df.groupby('column_name').filter(lambda x: x['column_name'].mean() > 0) # 过滤出平均值大于0的组
```
5. 对分组后的数据进行转换:
```python
df.groupby('column_name').transform(lambda x: x - x.mean()) # 对每组数据进行平均值的归一化处理
```
6. 对分组后的数据进行遍历:
```python
for group_name, group_data in df.groupby('column_name'):
print(group_name)
print(group_data)
```
以上是 `DataFrame.groupby()` 的一些常见用法,希望能对你有所帮助。