Pandas基础知识之通过索引过滤数据

一、Pandas基础知识之通过索引过滤数据

Pandas filter()方法，用于根据索引对数据框进行过滤。索引为标签时，使用此方法非常方便。

1. item：以列表形式，用于指定特定列名。

2. like：模糊查询条件，用于查找符合特定模式的列名。

3. regex：正则表达式，用于通过正则表达式筛选列名。

请注意，item、like、regex三种过滤方式不能同时使用。因此，根据索引进行过滤共有三种情况。

例如，指定过滤特定列名的列，即按照axis=1进行筛选。

第二种情况：根据正则表达式筛选。

通过正则表达式，按照axis=1即列的方向进行筛选。

使用like或regex进行模糊匹配，按照行方向进行筛选。

二、pandas中 contains使用说明

1、在 pandas库中，contains方法属于字符串列筛选和过滤的一部分，位于 pandas.Series.str属性下。通过 Series.str.contains方法，可以检测字符串列中的每个元素是否包含指定子字符串或符合特定正则表达式的模式。以下是该方法的详细使用说明。

2、若要查找姓名中包含“张”的学生信息，需输入相应的代码。

3、对于数据表中的缺失值处理，Series.str.contains方法同样提供了灵活性。可以自定义是否包含缺失值的逻辑。

4、总的来说，使用 Series.str.contains()方法后，将得到一个与原 Series长度相同、元素类型为布尔的 Series。此布尔 Series可用于 DataFrame索引，实现基于字符串列内容的条件筛选。该方法支持普通字符串匹配和正则表达式匹配，并允许调整大小写敏感性和缺失值处理方式，为 pandas DataFrame或 Series的字符串列条件筛选提供了强大功能。