Python pandas.Series.filter用法及代碼示例

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

根據指定的索引標簽對 DataFrame 行或列進行子集。

請注意，此例程不會根據其內容過濾 DataFrame 。過濾器應用於索引的標簽。

參數：

items：list-like: 保留項目中的軸標簽。
like：str: 保留“like in label == True”軸的標簽。
regex：str(正則表達式): 保留 re.search(regex, label) == True 的軸的標簽。
axis：{0 或‘index’，1 或‘columns’，無}，默認無: 要過濾的軸，表示為索引 (int) 或軸名稱 (str)。默認情況下，這是信息軸，‘index’ 用於係列，‘columns’ 用於 DataFrame。

與輸入對象相同的類型

注意：

items 、 like 和 regex 參數強製互斥。

axis 默認為使用 [] 進行索引時使用的信息軸。

例子：

>>> df = pd.DataFrame(np.array(([1, 2, 3], [4, 5, 6])),
...                   index=['mouse', 'rabbit'],
...                   columns=['one', 'two', 'three'])
>>> df
        one  two  three
mouse     1    2      3
rabbit    4    5      6

>>> # select columns by name
>>> df.filter(items=['one', 'three'])
         one  three
mouse     1      3
rabbit    4      6

>>> # select columns by regular expression
>>> df.filter(regex='e$', axis=1)
         one  three
mouse     1      3
rabbit    4      6

>>> # select rows containing 'bbi'
>>> df.filter(like='bbi', axis=0)
         one  two  three
rabbit    4    5      6

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.Series.filter。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

注意：

例子：