Фільтрування Pandas DataFrame за значеннями стовпців є звичайною операцією під час роботи з інформацією на Python. Для цього можна використовувати різні способи та техніки. Ось численні способи відфільтрувати Pandas DataFrame за значеннями стовпців.
У цій публікації ми побачимо різні способи фільтрації Pandas Dataframe за значеннями стовпців. Спочатку давайте створимо Dataframe:
Python3
# importing pandas> import> pandas as pd> > # declare a dictionary> record>=> {> >'Name'> : [>'Ankit'>,>'Swapnil'>,>'Aishwarya'>,> >'Priyanka'>,>'Shivangi'>,>'Shaurya'> ],> > >'Age'> : [>22>,>20>,>21>,>19>,>18>,>22>],> > >'Stream'> : [>'Math'>,>'Commerce'>,>'Science'>,> >'Math'>,>'Math'>,>'Science'>],> > >'Percentage'> : [>90>,>90>,>96>,>75>,>70>,>80>] }> > # create a dataframe> dataframe>=> pd.DataFrame(record,> >columns>=> [>'Name'>,>'Age'>,> >'Stream'>,>'Percentage'>])> # show the Dataframe> print>(>'Given Dataframe :
'>, dataframe)> |
>
>
Вихід:
Вибір рядків Pandas Dataframe на основі певного значення стовпця за допомогою операторів «>», «=», «=», «<=», «!=».
Приклад 1: Вибір усіх рядків із даного фрейму даних, у яких «Відсоток» перевищує 75 за допомогою [ ] .
Python3
# selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe[dataframe[>'Percentage'>]>>70>]> > print>(>'
Result dataframe :
'>, rslt_df)> |
>
>
Вихід:
приклад 2: Вибір усіх рядків із даного фрейму даних, у яких «Відсоток» перевищує 70 за допомогою місце [ ] .
Python3
# selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe.loc[dataframe[>'Percentage'>]>>70>]> > print>(>'
Result dataframe :
'>,> >rslt_df)> |
>
>
Вихід:
Вибір тих рядків Pandas Dataframe, значення стовпця яких присутні в списку за допомогою ви() метод фрейму даних.
Приклад 1: Вибір усіх рядків із заданого кадру даних, у якому присутній «Потік», у списку параметрів за допомогою [ ] .
Python3
options>=> [>'Science'>,>'Commerce'>]> > # selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe[dataframe[>'Stream'>].isin(options)]> > print>(>'
Result dataframe :
'>,> >rslt_df)> |
>
>
Вихід:
приклад 2: Вибір усіх рядків із заданого кадру даних, у якому присутній «Потік», у списку параметрів за допомогою місце [ ] .
Python
options>=> [>'Science'>,>'Commerce'>]> > # selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe.loc[dataframe[>'Stream'>].isin(options)]> > print>(>'
Result dataframe :
'>,> >rslt_df)> |
>
>
Вихід:
Вибір рядків Pandas Dataframe на основі умов кількох стовпців за допомогою оператора «&».
Приклад 1: Вибір усіх рядків із заданого кадру даних, у якому «Вік» дорівнює 22, а «Потік» присутній у списку параметрів за допомогою [ ] .
Python3
options>=> [>'Commerce'> ,>'Science'>]> > # selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe[(dataframe[>'Age'>]>=>=> 22>) &> >dataframe[>'Stream'>].isin(options)]> > print>(>'
Result dataframe :
'>,> >rslt_df)> |
>
>
Вихід:
приклад 2: Вибір усіх рядків із заданого кадру даних, у якому «Вік» дорівнює 22, а «Потік» присутній у списку параметрів за допомогою місце [ ] .
Python3
панди та numpy
options>=> [>'Commerce'>,>'Science'>]> > # selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe.loc[(dataframe[>'Age'>]>=>=> 22>) &> >dataframe[>'Stream'>].isin(options)]> > print>(>'
Result dataframe :
'>,> >rslt_df)> |
>
>
Вихід: