pandas.DataFrame.filter

DataFrame.filter(self, items=None, like=None, regex=None, axis=None) [source]

Подмножество строк или столбцов фрейма данных в соответствии с метками в указанном индексе.

Обратите внимание, что эта процедура не фильтрует фрейм данных по его содержимому. Фильтр применяется к меткам индекса.

Параметры:	items : list-like Сохранить метки из оси, которые находятся в элементах. like : string Сохранить метки из оси, для которой «похоже на метку == True». regex : string (regular expression) Сохранить метки из оси, для которых re.search(regex, метка) == True. axis : int or string axis name Ось для фильтрации. По умолчанию это ось данных, ‘index’ для Series, ‘columns’ для DataFrame.
Возвращает:	тип, совпадающий с типом входного объекта

См. также

DataFrame.loc

Примечания

Параметры items, like, и regex должны быть взаимно исключающими.

axis по умолчанию равен оси данных, которая используется при индексировании с помощью [].

Примеры

>>> df = pd.DataFrame(np.array(([1, 2, 3], [4, 5, 6])),
...                   index=['mouse', 'rabbit'],
...                   columns=['one', 'two', 'three'])

>>> # 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