如何使用Pandas根据配置列表筛选DataFrame的行和列？-Python教程-PHP中文网

如何使用Pandas根据配置列表筛选DataFrame的行和列？

DDD

发布： 2025-02-19 21:44:00

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如何使用pandas根据配置列表筛选dataframe的行和列？

Pandas DataFrame高效筛选：基于配置列表的行/列选择

本文介绍如何利用Pandas库，根据预设的配置列表，快速筛选DataFrame的行和列。

利用isin()函数实现精准筛选

Pandas的isin()函数提供了一种便捷的方式，根据列表中的值筛选DataFrame的行或列。其语法如下：

<code class="python">series.isin(list)</code>

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其中list为包含筛选值的列表。

示例：基于UID筛选DataFrame

假设有一个DataFrame如下：

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<code class="python">df = pd.DataFrame([['a1', 1], ['a2', 4]], columns=['uid', 'score'])</code>

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以及一个包含筛选UID的列表：

<code class="python">df2 = pd.DataFrame([['a1']], columns=['uid'])</code>

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我们可以使用isin()函数筛选df中uid列的值在df2中存在的行：

<code class="python">df[df['uid'].isin(df2['uid'])]</code>

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输出结果：

<code>   uid  score
0  a1      1</code>

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处理多个DataFrame的合并筛选

对于多个DataFrame的批量处理，可以使用concat()函数合并筛选结果。例如：

<code class="python">import pandas as pd

# 读取多个CSV文件
dfs = []
for filename in ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']:
    dfs.append(pd.read_csv(filename))

# 基于配置列表筛选
filtered_dfs = []
for df in dfs:
    filtered_dfs.append(df[df['uid'].isin(df2['uid'])])

# 合并筛选后的DataFrame
combined_df = pd.concat(filtered_dfs)</code>

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combined_df将包含所有筛选后DataFrame的合并结果。通过此方法，可以高效地处理大量数据，并根据预设的配置列表进行精准筛选。

以上就是如何使用Pandas根据配置列表筛选DataFrame的行和列？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！