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(jiǎn)明扼要并且容易理解，絕對(duì)能使你眼前一亮，通過(guò)這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

成都創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項(xiàng)目包括林芝網(wǎng)站建設(shè)、林芝網(wǎng)站制作、林芝網(wǎng)頁(yè)制作以及林芝網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)策劃等。多年來(lái)，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)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(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)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(lái)相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)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(guān)于filter，這里可以多說(shuō)一句，除了like匹配之外，還支持正則表達(dá)式匹配，參數(shù)為regex。

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

item:接收l(shuí)ist類(lèi)型參數(shù)，保留參數(shù)內(nèi)項(xiàng)目的標(biāo)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(dá)式，輸入字符串pattern

axis 表示作用的軸

更多示例見(jiàn)官網(wǎng)：DataFrame filter函數(shù)

補(bǔ)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(shuō)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(xué)到知識(shí)或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識(shí)儲(chǔ)備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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