Pandas筛选Dataframe数据：按指定字符串列长度过滤行

最新推荐文章于 2024-09-28 16:17:51 发布

追逐程序梦想者

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本文介绍了如何使用Pandas结合apply()函数和lambda表达式，根据字符串类型列的长度筛选DataFrame中的行。通过实例展示了如何筛选出指定列长度大于等于3的行数据。

Pandas筛选Dataframe数据：按指定字符串列长度过滤行

在数据处理和分析中，经常需要将数据按照条件进行筛选和过滤。在使用Pandas操作数据时，我们可以使用条件判断语句、正则表达式等多种方式进行筛选。本文主要介绍如何根据字符串类型数据列的长度，筛选Dataframe中符合条件的行。

首先，我们创建一个包含字符串类型数据的示例Dataframe：

import pandas as pd

data = {
   
   '名字': ['小明', '张三丰', '李四',

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使用 Pandas query 函数基于 DataFrame 字符串数据列中字符串的长度筛选 DataFrame 的数据行

BUG？不存在的！

06-17

626

比如，如果我们有一个字符串列，想要筛选出其中长度大于等于 5 的行，该怎么办呢？这时候可以使用 Pandas 的 query 函数，它可以方便地实现基于字符串数据列的长度筛选。它的意思是：在 hobby 列中，字符串长度大于等于 5 的行会被保留，其他行会被过滤掉。使用 Pandas query 函数基于 DataFrame 字符串数据列中字符串的长度筛选 DataFrame 的数据行。接着，我们可以使用 query 函数来实现基于字符串长度的筛选。可以看到，只有长度大于等于 5 的行保留了下来。

使用 Pandas 的 or 关系构成组合逻辑筛选 DataFrame 中满足条件的数据行（使用 or 子句选择 DataFrame 行） - Python

持续更新

06-12

794

在实际应用中，我们需要从大量数据中筛选符合特定条件的数据行，此时或关系的使用非常重要。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Pandas 的 or 关系构成组合逻辑来实现筛选满足条件的数据行，并提供相应的源代码。最后，我们使用筛选后的掩码 mask 选择 DataFrame 中满足条件的数据行，得到了年龄小于 20 或城市为伦敦的数据行。使用 Pandas 的 or 关系构成组合逻辑筛选 DataFrame 中满足条件的数据行（使用 or 子句选择 DataFrame 行） - Python。

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Dataframe根据某列字符串长度筛选行

LZX的博客

04-19

7989

data:dataframe rate _c2 0 0.00 1030111000000000000 1 0.00 1070302150000000000 2 0.06 3040801000000000000 3 0.06 70218 4 0.09 1010115012700000000 5 0.09 1010115039900000000 6 0.10 10302100

pandas dataframe行条件筛选过滤

11-22

3560

满足多个判断条件的行。使用 & 对判断语句进行合并。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), index=pd.date_range('20200101', periods=4), columns=list('ABCD')) print(df) df_slice = df.loc[(df['A'] == 4) & (df['C'] == 6)] pri

pandas DataFrame的行、列索引与条件过滤

qq_41034838的博客

11-10

2924

DataFrame的行、列索引函数功能 df.loc[val] 根据标签选择单行或多行 df.iloc[where] 根据整数位置选择单行或多行 df.loc[:,:] 根据标签选择多行多列[行,列]，用法和numpy切片一致 df.iloc[:,:] 根据整数位置选择多行多列[行,列] ，用法和numpy切片一致 reindex方法通过标签选择行或列 get_value, set_value 根据行和列的标签设置单个值 import numpy as np i

【pandas的dataframe过滤数据方法】

weixin_41777118的博客

05-07

2144

在以上例子中，df是pandas DataFrame对象，‘column_name’、‘column_name1’、'column_name2’是DataFrame的列名，value、value1、value2是筛选条件。通过这些布尔索引的使用，可以方便地选取满足特定条件的行。

pandas筛选dataframe数据：指定字符串数据列的长度超过某一固定阈值的所有数据行

data+scenario+science+insight

06-15

1332

pandas筛选dataframe数据：指定字符串数据列的长度超过某一固定阈值的所有数据行

pandas筛选dataframe数据：筛选一个数据列的内容等于某一固定值，而且另一数据列的数值大于固定阈值的所有数据行

data+scenario+science+insight

06-04

1742

pandas筛选dataframe数据：筛选一个数据列的内容等于某一固定值，另一数据列的数值大于固定阈值的所有数据行

pandas筛选dataframe数据：筛选一个数据列的内容等于某一固定值或者另一数据列的数值大于固定阈值的所有数据行（或关系、or）

data+scenario+science+insight

04-29

2546

pandas筛选dataframe数据：筛选一个数据列的内容等于某一固定值或者另一数据列的数值大于固定阈值的所有数据行（或关系、or）

Pandas数据筛选：以指定字符开头的字符串数据列的所有行

BUG？不存在的！

05-23

2499

在进行数据分析和处理时，我们经常需要筛选出符合特定条件的数据行。在 Pandas 中，可以通过筛选数据列中字符串的第一个字符来实现这一功能。本文将介绍如何筛选以指定字符开头的字符串数据列的所有行，并附上相应的源代码。本文介绍了在 Pandas 中，如何筛选以指定字符开头的字符串数据列的所有行。接着，我们需要筛选以指定字符开头的字符串数据列的所有行。接下来，我们需要筛选出需要的数据列。首先，我们需要读取一个数据集。最后，我们可以输出筛选出的结果。Pandas数据筛选：以指定字符开头的字符串数据列的所有行。

pandas dataframe 的几种过滤数据的方法

jimmyleeee的专栏

05-15

2352

Pandas是一个用于数据科学的开源Python库。这个库在整个数据科学行业被广泛使用。它是一个快速和非常强大的python工具来执行数据分析。Pandas为我们提供了读取、过滤、检查、操作、分析和绘制数据的命令。它使用内置函数加载以各种文件格式存储的数据，如csv, json, text等，作为pandas数据框架结构。本文主要是介绍几种过滤数据的方法。

根据DataFrame某一列的值来选择具体的某一行

最新发布

2403_84491977的博客

09-28

1902

在 Pandas 中，这行代码用于根据指定条件筛选DataFramedf中的数据。这里的条件是列中的值大于value。df：代表你的DataFrame对象。：通过标签访问DataFrame中名为的列。这里的应该替换为你想要筛选的实际列名。> value：是一个条件表达式，用于生成一个布尔序列，表示每一行是否满足条件（即列中的值是否大于valuedf[...]：使用这个布尔序列作为索引，从DataFrame中选择满足条件的行。：是筛选后的新DataFrame，其中只包含满足条件的行。

Pandas三招轻松筛选字符串列

devid008的博客

05-11

1746

Pandas是Python中最常用的数据分析库,熟练掌握DataFrame的用法是数据分析的必备技能。本文介绍3种筛选DataFrame中特定字符串列的高效方法。

筛选包含特定字符串的DataFrame行

code_welike的博客

06-02

816

在本文中，我们演示了如何使用 Pandas 进行数据筛选，从 DataFrame 中提取符合条件的行。现在，假设我们想筛选出所有名称中包含字母“a”的州。首先，我们需要使用 str.contains() 函数检查每个名称是否包含所需的字符串。在本例中，我们将创建一个包含五个州的数据集。每个州都有一个名称和一个缩写。这个操作返回一个布尔 Series，其中包含每个州名称是否包含字母“a”。接下来，我们可以使用该 Series 来筛选包含“a”的所有行。现在，我们已经成功地筛选出了包含字母“a”的州。

使用Python中的pandas库可以轻松地对DataFrame进行数据筛选和处理。本文将介绍如何通过指定字符串数据列的长度来筛选DataFrame中的数据行。

HackQuestR的博客

09-08

237

现在，我们已经学会了如何使用pandas筛选DataFrame中指定字符串数据列长度超过某个固定阈值的数据行。假设我们有一个包含姓名和电子邮件地址的DataFrame，我们想要筛选出电子邮件地址长度超过某个固定阈值的所有数据行。注意，筛选操作并没有改变原始的DataFrame，而是返回了一个新的DataFrame对象。)将这个Series与阈值进行比较，生成一个布尔Series，然后将它应用于DataFrame，从而得到筛选后的结果。筛选后的DataFrame将只包含电子邮件地址长度超过5个字符的数据行。

Pandas筛选DataFrame数据：筛选指定数据列非缺失值的所有数据行

2301_79366435的博客

09-05

481

本文将详细介绍如何使用Pandas进行DataFrame数据的筛选，并给出相应的源代码示例。这个DataFrame包含四个学生的信息，其中’姓名’列中没有缺失值，'年龄’列中有一个缺失值（用None表示），'成绩’列中也有一个缺失值（用None表示）。至此，我们已经学习了如何使用Pandas筛选DataFrame中指定数据列非缺失值的所有数据行。如果我们希望保留原始DataFrame，并且只是从中提取出非缺失值的数据行，可以使用。现在，我们的目标是筛选出’成绩’列中非缺失值的所有数据行。

Pandas DataFrame 筛选数据方法

m0_62172798的博客

08-22

1069

DataFrame筛选数据的方法包括：根据字段、标签、位置、布尔索引、通过query进行筛选。

筛选包含特定子串的DataFrame列

BUG？不存在的！

05-21

369

使用str.contains()方法可以方便地搜索包含指定子串的列，并将这些列构建成新的DataFrame。在数据集中需要筛选特定列时，这个方法非常有用。在pandas中，我们经常需要从数据集中筛选出包含特定子串的列。这个问题可以通过使用str.contains()方法来解决。如果我们想查找包含字符串"n"的列，我们也可以使用相同的代码，只需要将’ity’替换为’n’即可。筛选包含特定子串的DataFrame列。