pandas.DataFrame.filter #

数据框。过滤器( items = None , like = None , regex = None , axis = None ) [来源] #

根据指定的索引标签对数据帧行或列进行子集化。

请注意，此例程不会过滤数据帧的内容。过滤器应用于索引的标签。

参数：

项目列表式: 使标签远离项目中的轴。
像str: 保留“like in label == True”的轴标签。
regex str（正则表达式）: 保留 re.search(regex, label) == True 轴上的标签。
axis {0 或 'index', 1 或 'columns', None}, 默认 None: 要过滤的轴，表示为索引 (int) 或轴名称 (str)。默认情况下，这是信息轴，即 DataFrame 的“列”。对于系列，此参数未使用，默认为None。

返回：

与输入对象相同的类型

也可以看看

DataFrame.loc: 通过标签或布尔数组访问一组行和列。

笔记

items、like和参数regex强制互斥。

axis默认为使用进行索引时使用的信息轴[]。

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