开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在pandas中获取基于多列的列名？

在pandas中，可以使用filter()方法来获取基于多列的列名。

filter()方法可以接受一个正则表达式作为参数，用于匹配列名。通过设置regex参数为True，可以实现基于多列的列名匹配。

以下是使用filter()方法获取基于多列的列名的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取以'A'和'B'开头的列名
filtered_columns = df.filter(regex='^(A|B)', axis=1).columns

print(filtered_columns)

输出结果为：

Index(['A', 'B'], dtype='object')

在上述示例中，filter()方法的regex参数设置为'^(A|B)'，表示匹配以'A'或'B'开头的列名。axis=1表示按列进行匹配。最后，通过.columns获取匹配的列名。

对于上述问题，腾讯云没有特定的产品或链接与之相关。

相关搜索:如何在pandas中基于多列进行分组？基于pandas Dataframe中的多列替换多列值 Pandas中基于列表的多列排序基于组和动态列名透视Pandas中的列基于多列pandas中的值合并列基于列名的Pandas中多个列的不同聚合尝试使用pandas中的列名获取列索引基于单个列对pandas中的多列进行排序如何在pandas中获取基于其他列的列的较小值？如何在pandas python中获取基于一个值的多个列名？如何在pandas中聚合多列？基于现有列的pandas多索引数据帧中的新列 pandas数据帧中基于列名的堆叠如何替换pandas中基于字典的列名？基于Pandas行中的列名创建变量基于列值和多索引的Pandas "countif“基于多列在pandas数据帧中查找模式基于多列从pandas数据帧中删除行基于多列条件从pandas中删除/选择行 Excel获取基于多列条件的值

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...读取第二行的值（2）读取第二行的值（3）同时读取某行某列（4）进行切片操作 ---- loc：通过行、列的名称或标签来索引 iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据首先，我们先创建一个...Dataframe，生成数据，用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...[1,:] （2）读取第二列的值 # 读取第二列全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果：（3）同时读取某行某列 # 读取第1行，第B列对应的值 data3...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/178799.html原文链接：https://javaforall.cn

8.8K2 1

用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。图3 使用pandas获取列有几种方法可以在pandas中获取列。...因为我们用引号将字符串（列名）括起来，所以这里也允许使用带空格的名称。图5 获取多列方括号表示法使获得多列变得容易。语法类似，但我们将字符串列表传递到方括号中。...想想如何在Excel中引用单元格，例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种行和列的思想。方括号表示法使用方括号表示法，语法如下：df[列名][行索引]。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。

19.1K6 0

pandas基础：idxmax方法，如何在数据框架中基于条件获取第一行

标签：pandas idxmax()方法可以使一些操作变得非常简单。例如，基于条件获取数据框架中的第一行。本文介绍如何使用idxmax方法。...什么是pandasidxmax idxmax()方法返回轴上最大值第一次出现的索引。例如，有4名ID为0,1,2,3的学生的测试分数，由数据框架索引表示。...默认情况下，axis=0：学生3的Math测试分数最高学生0的English测试分数最高学生3的CS测试分数最高图2 还可以设置axis=1，以找到每个学生得分最高的科目。...图3 基于条件在数据框架中获取第一行现在我们知道了，idxmax返回数据框架最大值第一次出现的索引。那么，我们可以使用此功能根据特定条件帮助查找数据框架中的第一行。...例如，假设有SPY股票连续6天的股价，我们希望找到在股价超过400美元时的第一行/日期。图4 让我们按步骤进行分解，首先对价格进行“筛选”，检查价格是否大于400。此操作的结果是布尔索引。

8.5K2 0

【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。得到结果： ?...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。三、把代码推广到多列解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv

14.7K3 0

如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...然后，通过将列名称 ['Batsman'， 'Runs'， 'Balls'， '5s'， '4s'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建了 6 列。

2703 0

Python中的数据处理利器

pandaspython setup.py install 2.按列读取数据案例中的 lemon_cases.xlsx 文件内容如下所示： import pandas as pd # 读excel文件...]) # title列，不包括表头的第一个单元格 # 3.读取多列数据print(df[["title", "actual"]]) 3.按行读取数据 import pandas as pd # 读excel...[:, 0])print(df.iloc[:, 1])print(df.iloc[:, -1]) # 读取多列print(df.iloc[:, 0:3]) # 读取多行多列print(df.iloc[2...# 多行一列print(df.loc[1:2, "title":"r_data"]) # 多列多行 # 基于布尔类型来选择print(df["r_data"] > 5) # 某一列中大于5的数值为...pandas as pd # 读取csv文件# 方法一，使用read_csv读取，列与列之间默认以逗号分隔（推荐方法）# a.第一行为列名信息csvframe = pd.read_csv('data.log

2.3K2 0

懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十)：查找替换

后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 无疑是数据处理的入门工具，他有许多便捷的功能，但是实际工作中的需求往往是越来越"疯狂"，今天我们就来看看如何在...pandas 中实现 Excel 中的查找替换功能，并且最后做到 Excel 所做不到的。...- 参数 regex ，填写正则表达式，"x+" ，表示1个或多个x 案例3 现实往往超出你的想象，部门领导突然跟你说，每列的异常数据替换为"问题[列名]"： - 每列的新值都不一样此时你心里走过一万个草泥马...如果在 Excel ，这只能手工逐列替换操作。 pandas 中当然不需要： - 第2参数 value ，可以接受一个字典，key 是列名，item 是替换的新值拒绝繁琐！！...你说的对，当然有更加灵活方便的方式： - pandas 中可以轻松访问列名字等信息上面这方法即使换另外一份数据，一句代码都不需要修改即可完成任务！！你 get 到了吗？

1.2K2 0

DataFrame和Series的使用

中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同创建 Series 的最简单方法是传入一个Python列表 import pandas as pd s = pd.Series([ ' banana...，可以获取DataFrame的行数，列数 df.shape # 查看df的columns属性，获取DataFrame中的列名 df.columns # 查看df的dtypes属性，获取每一列的数据类型...df.dtypes df.info() Pandas与Python常用数据类型对照加载筛选数据 df根据列名加载部分列数据：加载一列数据，通过df['列名']方式获取，加载多列数据，通过df[['列名...[:,[0,2,4,-1]] df.iloc[:,0:6:2] # 所有行, 第0 , 第2 第4列可以通过行和列获取某几个格的元素分组和聚合运算先将数据分组对每组的数据再去进行统计计算如...对象就是把continent取值相同的数据放到一组中 df.groupby(‘continent’)[字段] → seriesGroupby对象从分号组的Dataframe数据中筛序出一列 df.groupby

1071 0

懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十)：查找替换

后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 无疑是数据处理的入门工具，他有许多便捷的功能，但是实际工作中的需求往往是越来越"疯狂"，今天我们就来看看如何在...pandas 中实现 Excel 中的查找替换功能，并且最后做到 Excel 所做不到的。...- 参数 regex ，填写正则表达式，"x+" ，表示1个或多个x 案例3 现实往往超出你的想象，部门领导突然跟你说，每列的异常数据替换为"问题[列名]"： - 每列的新值都不一样此时你心里走过一万个草泥马...如果在 Excel ，这只能手工逐列替换操作。 pandas 中当然不需要： - 第2参数 value ，可以接受一个字典，key 是列名，item 是替换的新值拒绝繁琐！！...你说的对，当然有更加灵活方便的方式： - pandas 中可以轻松访问列名字等信息上面这方法即使换另外一份数据，一句代码都不需要修改即可完成任务！！你 get 到了吗？

1.5K1 0

Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

导读本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列，针对常用到的获取指定列的多种实现做以对比。...无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame，获取指定一列是一种很常见的需求场景，获取指定列之后可以用于提取原数据的子集，也可以根据该列衍生其他列。...，此处用单个列名即表示提取单列，提取结果为该列对应的Series，若是用一个列名组成的列表，则表示提取多列得到一个DataFrame子集； df.iloc[:, 0]：即通过索引定位符iloc实现，与loc...02 spark.sql中DataFrame获取指定列 spark.sql中也提供了名为DataFrame的核心数据抽象，其与Pandas中DataFrame有很多相近之处，但也有许多不同，典型区别包括...：Spark中的DataFrame每一列的类型为Column、行为Row，而Pandas中的DataFrame则无论是行还是列，都是一个Series；Spark中DataFrame有列名，但没有行索引，

11.5K2 0

python自动化系列之Pandas操作Excel读写

pandas库是python中几乎最长使用的库，其功能非常多。...简单入门：导入pandas> import pandas as pdpandas中最重要的类型DataFrame的介绍：DataFrame 是 Pandas 中的一种抽象数据对象（表格类型），Excel...如果传入1，则为第2个表；可指定传入表名，如"Sheet1"；也可传入多个表，如[0,‘Sheet3’]，传入第一个表和名为’Sheet3’的表。...header: 指定作为列名的行，默认0，即取第一行的值为列名。数据为列名行以下的数据；若数据不含列名，则设定 header = None。...names: 默认为None，要使用的列名列表，如不包含标题行，应显示传递header=None index_col: 指定某一列作为，为索引列 usecols: 读取固定的列，usecols

1.3K0 0

Pandas个人操作练习（1）创建dataframe及插入列、行操作

添加一列数据，，把dataframe如df1中的一列或若干列加入另一个dataframe，如df2 思路：先把数据按列分割，然后再把分出去的列重新插入 df1 = pd.read_csv(...‘example.csv’) （1）首先把df1中的要加入df2的一列的值读取出来，假如是’date’这一列 date = df1.pop(‘date’) （2）将这一列插入到指定位置，假如插入到第一列...df2.insert(0,’date’,date) （3）默认插入到最后一列 df2[‘date’] = date 2.2插入多列假如dataframe1.shape=(5,4...关键点是axis=1，指明是列的拼接三、dataframe插入行插入行数据，前提是要插入的这一行的值的个数能与dataframe中的列数对应且列名相同，思路：先切割，再拼接。..._index: #注意.values的使用，只获取值，不带列名 insertRow2.append(df4.loc[x].values) insertRow22 = pd.DataFrame

2K2 0

数据分析之Pandas VS SQL！

SQL VS Pandas SELECT（数据选择）在SQL中，选择是使用逗号分隔的列列表(或*来选择所有列): ? 在Pandas中，选择不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的位置选取。...相关语法如下： loc，基于列label，可选取特定行（根据行index） iloc，基于行/列的位置 ix，为loc与iloc的混合体，既支持label也支持position at，根据指定行index...常见的SQL操作是获取数据集中每个组中的记录数。 ? Pandas中对应的实现： ? 注意，在Pandas中，我们使用size()而不是count()。...Pandas： ? 更多关于Groupy和数据透视表内容请阅读：这些祝福和干货比那几块钱的红包重要的多！ JOIN（数据合并）可以使用join()或merge()执行连接。...默认情况下，join()将联接其索引上的DataFrames。每个方法都有参数，允许指定要执行的连接类型(LEFT, RIGHT, INNER, FULL)或要连接的列(列名或索引) ?

3.2K2 0

【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

例如可以从dtype的返回值中仅获取类型为bool的列。 3 数据切片和切块数据切片和切块是使用不同的列或索引切分数据，实现从数据中获取特定子集的方式。...常见的数据切片和切换的方式如表3所示：表3 Pandas常用数据切分方法方法用途示例示例说明[['列名1', '列名2',…]]按列名选择单列或多列In: print(data2[['col1','...2 1 1选取行索引在[0:2)列索引在[0:1)中间的记录，行索引不包含2，列索引不包含1loc[m:n,[ '列名1', '列名2',…]]选择行索引在m到n间且列名为列名1、列名2的记录...Out: col1 col2 col3 0 2 a True 1 1 b True选择col3中值为True的所有记录多列单条件以所有的列为基础选择符合条件的数据...'col2=="b"')) Out: col1 col2 col3 1 1 b 1筛选数据中col2值为b的记录 5 数据预处理操作 Pandas的数据预处理基于整个数据框或

4.8K2 0

Pandas库

数据结构 Pandas的核心数据结构有两类： Series：一维标签数组，类似于NumPy的一维数组，但支持通过索引标签的方式获取数据，并具有自动索引功能。...DataFrame： DataFrame是Pandas的主要数据结构，用于执行数据清洗和数据操作任务。它是一个二维表格结构，可以包含多列数据，并且每列可以有不同的数据类型。...DataFrame提供了灵活的索引、列操作以及多维数据组织能力，适合处理复杂的表格数据。在处理多列数据时，DataFrame比Series更加灵活和强大。...如何在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理？在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理，可以通过以下步骤和方法来完成：处理空值：使用dropna()函数删除含有缺失值的行或列。...Pandas允许通过多种方式（如基于索引、列名等）来合并多个DataFrame，从而实现数据的整合。

721 0

整理了10个经典的Pandas数据查询案例

PANDAS中的DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧，但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...那么如何在另一个字符串中写一个字符串？将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。除此以外， Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。...，但是使用query()函数则变为简单的多。

2262 0

10个快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧，但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...其实这里的条件不一定必须是相等运算符，可以从==，！=，>，<，≥，≤中选择，例如： df.query("Quantity != 95") 文本列过滤对于文本列过滤时，条件是列名与字符串进行比较。...那么如何在另一个字符串中写一个字符串？将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。...查询中的简单数学计算数学操作可以是列中的加，减，乘，除，甚至是列中值或者平方等，如下所示：示例6 df.query("Shipping_Cost*2 < 50") 虽然这个二次方的操作没有任何的实际意义...query（）函数则变为简单的多。

4.4K2 0

如何漂亮打印Pandas DataFrames 和 Series

默认情况下，当打印出DataFrame且具有相当多的列时，仅列的子集显示到标准输出。显示的列甚至可以多行打印出来。...在今天的文章中，我们将探讨如何配置所需的pandas选项，这些选项将使我们能够“漂亮地打印” pandas DataFrames。...就个人而言，我使用超宽显示器，可以在必要时打印出相当多的列。...如何在同一行打印所有列现在，为了显示所有的列（如果你的显示器能够适合他们），并在短短一行所有你需要做的是设置显示选项expand_frame_repr为False： pd.set_option('expand_frame_repr...另外，您可以更改display.max_rows的值，而不是将expand_frame_repr设置为False： pd.set_option(‘display.max_rows’, False) 如果列仍打印在多页中

2.4K3 0

10快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧，但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...其实这里的条件不一定必须是相等运算符，可以从==，！=，>，<，≥，≤中选择，例如 df.query("Quantity != 95") 文本列过滤对于文本列过滤时，条件是列名与字符串进行比较。...那么如何在另一个字符串中写一个字符串？...除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算查询中的简单数学计算数学操作可以是列中的加，减，乘，除，甚至是列中值或者平方等，如下所示：示例6 df.query("Shipping_Cost...query（）函数则变为简单的多除了数学操作，还可以在查询表达式中使用内置函数。

4.5K1 0

时间序列数据处理，不再使用pandas

而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？...Darts的核心数据类是其名为TimeSeries的类。它以数组形式（时间、维度、样本）存储数值。时间：时间索引，如上例中的 143 周。维度：多元序列的 "列"。样本：列和时间的值。...可以展开小图标查看组件，组件指的是列名。 Darts--绘图如何使用 Darts 绘制曲线？绘图语法与 Pandas 中的一样简单。...如 (ds:143, component:1, sample:1) 所示，每周有 143 周、1 列和 1 个样本。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。

1851 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭