pandas dataframe 根据列值进行过滤
参考:pandas dataframe filter by column value
在数据分析过程中,我们经常需要根据某些条件对数据进行过滤。Pandas 提供了多种方法来实现这一需求。本文将详细介绍如何使用 pandas dataframe 根据列值进行过滤。
1. 使用布尔索引进行过滤
布尔索引是一种常用的过滤方式。我们可以创建一个布尔序列,然后使用这个布尔序列来选择 dataframe 中的行。
例如,我们有一个包含多列数据的 dataframe,我们想要选择出 ‘column1’ 列值大于 50 的所有行。
Output:
2. 使用 query
方法进行过滤
query
方法是另一种过滤方式,它允许我们使用字符串表达式来定义过滤条件。
例如,我们想要选择出 ‘column1’ 列值大于 50 并且 ‘column2’ 列值包含 ‘pandasdataframe.com’ 的所有行。
Output:
3. 使用 loc
和 iloc
进行过滤
loc
和 iloc
是 pandas 提供的两种基于标签和基于整数位置的数据选择方法。我们可以结合布尔索引使用这两种方法进行过滤。
例如,我们想要选择出 ‘column1’ 列值大于 50 的所有行,并且只保留 ‘column2’ 列。
Output:
同样,我们也可以使用 iloc
方法选择行和列。需要注意的是,iloc
方法使用的是整数位置,而不是标签。
Output:
4. 使用 isin
方法进行过滤
isin
方法允许我们选择 dataframe 中某列值在给定列表中的所有行。
例如,我们想要选择出 ‘column2’ 列值在给定列表 [‘pandasdataframe.com1’, ‘pandasdataframe.com3’, ‘pandasdataframe.com5’] 中的所有行。
Output:
5. 使用 between
方法进行过滤
between
方法允许我们选择 dataframe 中某列值在给定范围内的所有行。
例如,我们想要选择出 ‘column1’ 列值在 50 到 150 之间的所有行。
Output:
6. 使用 filter
方法进行过滤
filter
方法允许我们根据列名或者行索引名进行过滤。这个方法对于选择包含特定字符串的列或者行非常有用。
例如,我们想要选择出列名包含 ‘column’ 的所有列。
Output:
同样,我们也可以使用 filter
方法选择行。
Output:
以上就是 pandas dataframe 根据列值进行过滤的几种常用方法。在实际使用中,我们可以根据需要选择合适的方法。