用過濾器過濾字典

在使用pandas進行數據分析時，我們經常會遇到需要過濾信息的場景。這時，我們可以使用兩個功能，查詢和過濾。

我認為查詢功能類似於sql語言中的where，可以篩選dataframe中的特定列。具體語法如下:

df . query（‘列名判斷值’），如df . query（‘列1》）；2和第2列& lt1')

勝任

df【df【列名】判斷值】，如df【df【column 1】》；2 & ampdf【column 2】& lt；1]

在對熊貓的描述中可以找到過濾器的壹般用法:

data frame . filter（items =無，like =無，regex =無，axis =無）

#items to filter columns #regex表示與正則化匹配#like to filter #axis=0表示對行進行操作，axis=1表示對列進行操作。

今天我想分享壹些特殊的用法:

1.篩選和匿名函數用於篩選groupby後的數據。類似於sql中的after groupby

df 1 = df . group by（‘區‘）。filter（lambda x:x【‘age‘】。mean（）》gt；20)

因此，所有年齡》gt；選擇20區的行，並返回所有其他值。