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Comment sélectionner des données à partir d'un DataFrame Pandas en fonction de plusieurs conditions ?

Linda Hamilton
Linda Hamiltonoriginal
2024-12-08 12:07:09654parcourir

How to Select Data from a Pandas DataFrame Based on Multiple Conditions?

Sélection avec des critères complexes à partir de Pandas.DataFrame

Le DataFrame de Pandas offre des méthodes et des idiomes puissants pour la manipulation des données. Voici un exemple de sélection de valeurs en fonction de critères complexes :

Problème :

Considérez un DataFrame avec les colonnes « A », « B » et « C ». Sélectionnez les valeurs de "A" pour lesquelles les valeurs correspondantes pour "B" sont supérieures à 50 et pour "C" ne sont pas égales à 900.

Solution :

  1. Créer le DataFrame :
import pandas as pd
from random import randint

df = pd.DataFrame({'A': [randint(1, 9) for x in range(10)],
                   'B': [randint(1, 9)*10 for x in range(10)],
                   'C': [randint(1, 9)*100 for x in range(10)]})
  1. Créer Série booléenne pour les critères :
b_criteria = df["B"] > 50
c_criteria = df["C"] != 900
  1. Combiner des critères à l'aide d'opérateurs booléens :
selection_criteria = b_criteria & c_criteria
  1. Utilisez .loc pour Sélectionnez :
selected_rows = df.loc[selection_criteria, "A"]

Exemple :

print(selected_rows)
# Output:
# 2    5000
# 3    8000
# Name: A, dtype: int64

Remarque :

L'utilisation de .loc garantit que les modifications apportées à les données sélectionnées n'affectent qu'une copie, préservant l'intégrité du DataFrame d'origine.

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