在多个条件下过滤数据框索引

Question

在pandas.DataFrame.filter中，有一种方法可以使用参数“ like”或“ regex”，以便它们支持OR条件。例如：

df.filter(like='bbi', axis=1) 

将对名称为bbi的列进行过滤，但是如何过滤包含'bbi'或'abc'的列？

一些失败的选择：

df.filter(like='bbi' or 'abc', axis=1) 

df.filter(like=('bbi' or 'abc'), axis=1) 

Answer 1

不熟悉filter命令。但是您可以实现我想达到的目标：

df[(df['column'].str.contains('bbi', case=False)) | (df['column'].str.contains('abc', case=False))]

Answer 2

我将执行以下操作：

设置：

df=pd.DataFrame(np.random.randint(0,20,20).reshape(5,4),
                          columns=['abcd','bcde','efgh','bbia'])
print(df)

---

   abcd  bcde  efgh  bbia
0    10    17     2     7
1     7    12    18     9
2    17     7    11    17
3    14     4     2     9
4    15    10    12    11

解决方案：

使用df.filter：

df.filter(regex=r'(abc|bbi)')

---

   abcd  bbia
0    10     7
1     7     9
2    17    17
3    14     9
4    15    11

Answer 3

请找到附件的屏幕截图。

正则表达式搜索速度较慢。因此，我们保留public function index() { $users = Auth::user()->cUid; $data = DB::table('personnages') ->join('comptes', 'comptes.cUid', '=','personnages.pUniqueID') ->where('pUniqueID','=' , $users) ->paginate(1); return view('home', compact('data')); } 。

希望这会有所帮助。谢谢