pandas.Series.filter

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

Подмножество строк или столбцов датафрейма в соответствии с указанными метками индекса.

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

Параметры

items:подобный списку

Сохранить метки из оси, которые находятся в items.

like:строка

Сохранить метки из оси, для которых «like in label == True».

regex:строка (регулярное выражение)

Сохранить метки из оси, для которых re.search(regex, метка) == True.

axis:{0 или ‘index’, 1 или ‘columns’, None}, по умолчанию None

Ось для фильтрации, выраженная либо в виде индекса (int), либо имени оси (str). По умолчанию это ось информации, ‘columns’ для DataFrame. Для Series этот параметр не используется и по умолчанию равен None.

Возвращает

тип такой же, как у входного объекта

См. также

DataFrame.loc

Доступ к группе строк и столбцов по метке(ам) или массиву булевых значений.

Примечания

Параметры items, like, и regex должны быть взаимоисключающими.

axis по умолчанию соответствует оси информации, используемой при индексировании с помощью [].

Примеры

>>> 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