pandas 中的通过 filter() 函数根据给定的条件过滤数据

pandas 中的 filter() 函数可以根据给定的条件来过滤数据。可以使用该函数选择特定的行、列或单元格。下面是一个示例，演示如何使用 filter() 函数选择 DataFrame 中的列：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Country': ['USA', 'Canada', 'Australia']})

filtered_data = data.filter(items=['Name', 'Age'])

在上面的示例中，我们使用 filter() 函数选择了 data DataFrame 中的 'Name' 和 'Age' 两列。items=['Name', 'Age'] 参数指定要选择的列。

还可以使用 regex 参数来根据正则表达式过滤列。例如，如果我们只想选择以 'N' 开头的列，可以使用以下代码：

filtered_data = data.filter(regex='^N')

在这个示例中，我们使用 filter() 函数选择了以 'N' 开头的列。regex='^N' 参数指定了正则表达式，^N 表示以 'N' 开头。

需要注意的是，filter() 函数还可以用于选择行或单元格。例如，如果我们想选择 'Age' 列中大于 30 的行，可以使用以下代码：

filtered_data = data[data['Age'] > 30]

在这个示例中，我们使用布尔索引选择了 'Age' 列中大于 30 的行。