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。

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：

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：

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：

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：

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：

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筛选某列纯中文

您好，要筛选dataframe中某列纯中文的数据，可以利用正则表达式来匹配中文字符。以下是示例代码：

import pandas as pd
import re

# 创建示例数据
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', 'Tom', 'Jerry'], '年龄': [20, 25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 筛选姓名列中纯中文的数据
pattern = re.compile(r'^[\u4e00-\u9fa5]+$')  # 定义纯中文的正则表达式
df_chinese = df[df['姓名'].apply(lambda x: pattern.match(x) is not None)]

print(df_chinese)

运行结果如下：

   姓名  年龄
0  张三  20
1  李四  25
2  王五  30

以上代码中，`pattern` 定义了一个纯中文的正则表达式，`df['姓名'].apply(lambda x: pattern.match(x) is not None)` 对姓名列中的每个元素都进行正则匹配，只有匹配成功的才会被筛选出来。