本篇文章為大家展示了使用Pandas怎么篩選特定的字符，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

成都創(chuàng)新互聯(lián)服務項目包括林芝網(wǎng)站建設、林芝網(wǎng)站制作、林芝網(wǎng)頁制作以及林芝網(wǎng)絡營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機構等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，林芝網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟效益。目前，我們服務的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到林芝省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴大服務區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

if判斷+列表解析式

[x for x in df.columns if 'xxx' in x]

str.contain()+列表解析式

[x for x in df.columns[df.columns.str.contain('xxx')]]

filter函數(shù)

df.filter(like='xxx').columns

關于filter，這里可以多說一句，除了like匹配之外，還支持正則表達式匹配，參數(shù)為regex。

官方api上給出了filter更詳細的用法，除了過濾列名外，還可以在行、列上進行篩選，filter全部的參數(shù)如下：

item:接收list類型參數(shù)，保留參數(shù)內(nèi)項目的標簽，舉例

# 等同df[['a', 'b', 'c']]
df.filter(item=['a', 'b', 'c'])

like like='xxx' 等同 ‘xxx' in labels

regex 正則表達式，輸入字符串pattern

axis 表示作用的軸

更多示例見官網(wǎng)：DataFrame filter函數(shù)

補充：python-pandas如何選取滿足條件的特定的行和列

我就廢話不多說了，大家還是直接看代碼吧~

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv("data/trans/bike_flow.csv")
# ['t_idx' 'r_idx' 'c_idx' 'bike_out_cnt' 'bike_in_cnt' 'flow_stay' 'flow_in' 'flow_out']
print(df1.columns.values)
# (23016, 8)
print(df1.shape)
# ['t_idx', 'bike_in_cnt']是取特定的列
# df1['bike_in_cnt'] > 10是取特定的行
df2 = df1[['t_idx', 'bike_in_cnt']][df1['bike_in_cnt'] > 10]
# (328, 2)
print(df2.shape)

上述內(nèi)容就是使用Pandas怎么篩選特定的字符，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

名稱欄目：使用Pandas怎么篩選特定的字符-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁地址：http://www.chinadenli.net/article14/dcijde.html

成都網(wǎng)站建設公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)站維護、定制網(wǎng)站、網(wǎng)頁設計公司、企業(yè)建站、App開發(fā)、靜態(tài)網(wǎng)站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內(nèi)容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)