[Pandas]Dataframe中切片常用技巧

最新推荐文章于 2024-11-14 07:15:33 发布

wx0628

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分类专栏： Python学习笔记文章标签： Dataframe 切片 in 技巧

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wx0628/article/details/87685684

本文介绍了在Pandas DataFrame中进行切片操作的两种方法，包括使用isin方法根据列值是否在列表内进行切片，以及利用str.extract()方法结合正则表达式进行更灵活的切片。通过示例代码展示了如何实现，并提供了str.extract()方法的官方文档链接以供深入学习。

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1、根据值在是否在列表中进行切片：
方法一：使用isin方法可以根据DataFrame中的某列的值是否在某个列表中来进行切片（注意：这里不要直接使用in,否则会报错），代码如下：

pf = pd.DataFrame([['74-27-EA-4D-93-BD','act_click','click_news',3],['E0-3F-49-79-C8-97','act_biz','click_hb.seb',199],
                   ['E0-3F-49-79-C8-97', 'msg_view', '1', 4],
                   ['E0-3F-49-79-C8-97', 'msg_view', '2', 36],
                   ['E0-3F-49-79-C8-97', 'msg_view', '3', 2],
                   ['40-8D-5C-98-35-70', 'act_biz', 'click_hb.wet', 7],
                   ['74-27-EA-4D-93-BD', 'act_biz', 'click_hb.wet', 5]],
                  columns=['MAC','ACT','ACT_POINT','CLICKS'])
print(pf)
lt = ['click_news','click_hb.seb','click_hb.wet']
print(pf.loc[pf['ACT_POINT'].isin(lt)])
print(pf[pf['ACT_POINT'].isin(lt)])

结果如下：

                 MAC        ACT     ACT_POINT  CLICKS
0  74-27-EA-4D-93-BD  act_click    click_news       3
1  E0-3F-49-79-C8-97    act_biz  click_hb.seb     199
5  40-8D-5C-98-35-70    act_biz  cl