Python | Pandas data frame.filter()
原文:https://www.geesforgeks.org/python-pandas-data frame-filter/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
熊猫 **dataframe.filter()**功能用于根据指定索引中的标签对数据帧的行或列进行子集化。请注意，该例程不会对数据帧的内容进行过滤。筛选器应用于索引的标签。
语法:数据框过滤器(项=无，像=无，正则表达式=无，轴=无)
参数: 项目:要限制的信息轴列表(不得全部存在) 类似:保留信息轴，其中“arg in col = = True” 正则表达式:保留带有 re.search 的信息轴(正则表达式，col) == True 轴:要过滤的轴。默认情况下，这是信息轴，“系列”的“索引”，数据框的“列”
返回:与输入对象类型相同
像和 regex 参数这样的项被强制为互斥的。axis 默认为使用[]索引时使用的信息轴。
关于 CSV 文件的链接，请点击这里的
示例#1: 使用filter()功能过滤掉数据框的任意三列。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.read_csv("nba.csv")
# Print the dataframe
df
现在过滤“姓名”、“学院”和“工资”列。
# applying filter function
df.filter(["Name", "College", "Salary"])
输出:
示例 2: 使用filter()函数对名称中包含字母“A”或“A”的数据框中的所有列进行子集化。
注意: filter()函数也将正则表达式作为其参数之一。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.read_csv("nba.csv")
# Using regular expression to extract all
# columns which has letter 'a' or 'A' in its name.
df.filter(regex ='[aA]')
输出:
正则表达式“[aA]”查找名称中有“A”或“A”的所有列名。
