Python Pandas Series.filter()用法及代码示例

Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.filter()函数根据指定索引中的标签返回 DataFrame 的子集行或列。请注意，此例程不会在其内容上过滤数据帧。过滤器将应用于索引标签。

用法： Series.filter(items=None, like=None, regex=None, axis=None)

参数：
items:要限制的轴列表(必须不全部存在)。
like:将轴保持在“ arg in col == True”的位置。
regex:保持轴与re.search(regex，col)== True。
axis:要过滤的轴。默认情况下，这是信息轴，对于Series，为“索引”，对于DataFrame，为“列”。

返回：与输入对象相同的类型

范例1：采用Series.filter()函数使用正则表达式过滤掉给定系列对象中的某些值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([80, 25, 3, 25, 24, 6]) 
  
# Create the Index 
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp'] 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.filter()函数从给定系列对象中过滤出那些值，这些对象的索引标签名称的名称中带有空格。

# filter values 
result = sr.filter(regex = '. .') 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.filter()函数已成功从给定的序列对象返回了所需的值。

范例2：采用Series.filter()函数使用索引标签列表过滤掉给定系列对象中的某些值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio']) 
  
# Create the Index 
index_ = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5']  
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.filter()函数过滤与给定系列对象中传递的索引标签相对应的值。

# filter values 
result = sr.filter(items = ['City 2', 'City 4']) 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.filter()函数已成功从给定的序列对象返回了所需的值。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.filter()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。