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法律研究Python - 使用 filter() 建立列的子集
要建立列的子集，我們可以使用 filter()。透過此操作，我們可以使用 like 運算子過濾具有相似模式的列值。首先，讓我們建立一個包含 3 列的資料框 -
dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]})現在，讓我們建立一個包含多列的子集 -
dataFrame[['Opening_Stock','Closing_Stock']]
建立一個包含模式相似的名稱的子集 -
dataFrame.filter(like='Open')
示例
以下是完整程式碼 -
import pandas as pd
dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]})
print"DataFrame...\n",dataFrame
print"\nDisplaying a subset using indexing operator:\n",dataFrame[['Product']]
print"\nDisplaying a subset with multiple columns:\n",dataFrame[['Opening_Stock','Closing_Stock']]
print"\nDisplaying a subset with similarly patterned names:\n",dataFrame.filter(like='Open')
輸出
這將產生以下輸出 -
DataFrame... Closing_Stock Opening_Stock Product 0 200 300 SmartTV 1 500 700 ChromeCast 2 1000 1200 Speaker 3 900 1500 Earphone Displaying a subset using indexing operator: Product 0 SmartTV 1 ChromeCast 2 Speaker 3 Earphone Displaying a subset with multiple columns: Opening_Stock Closing_Stock 0 300 200 1 700 500 2 1200 1000 3 1500 900 Displaying a subset with similarly patterned names: Opening_Stock 0 300 1 700 2 1200 3 1500
更新於: 2021 年 9 月 14 日
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