Метод filter

Метод filter применяется к DataFrame и позволяет отфильтровать столбцы или строки по их названиям или меткам индекса. В качестве основных параметров выступают items (точный список названий), like (часть названия) и regex (регулярное выражение). Параметр axis управляет направлением: 1 (или columns) для столбцов и 0 (или index) для строк.

Синтаксис

df.filter(items=None, like=None, regex=None, axis=None)

Пример

Давайте выберем только столбцы с названиями 'a' и 'c':

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3],
	'b': [4, 5, 6],
	'c': [7, 8, 9]
})
res = df.filter(items=['a', 'c'])
print(res)

Результат выполнения кода:

Пример

Теперь используем параметр like для выбора столбцов, в названии которых есть буква 'b':

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'ab': [1, 2, 3],
	'bc': [4, 5, 6],
	'cd': [7, 8, 9]
})
res = df.filter(like='b')
print(res)

Результат выполнения кода:

Пример

Параметр regex позволяет задать регулярное выражение для поиска. Выберем столбцы, которые заканчиваются на цифру:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'col1': [1, 2, 3],
	'col2': [4, 5, 6],
	'colx': [7, 8, 9]
})
res = df.filter(regex=r'col\d$')
print(res)

Результат выполнения кода:

Пример

Направление фильтрации можно изменить с помощью параметра axis. В этом примере выберем строки с индексом, начинающимся на 'row':

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3],
	'b': [4, 5, 6]
}, index=['row1', 'row2', 'col'])
res = df.filter(like='row', axis=0)
print(res)

Результат выполнения кода:

   a  b
row1  1  4
row2  2  5

Смотрите также

атрибут columns,
который возвращает названия столбцов
атрибут index,
который возвращает индексы строк
метод query,
который фильтрует строки по условию
метод select_dtypes,
который фильтрует столбцы по типу данных