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Comment sélectionner des lignes spécifiques dans un DataFrame Pandas en fonction des valeurs de colonne ?

Patricia Arquette
Patricia Arquetteoriginal
2024-12-30 15:30:13220parcourir

How to Select Specific Rows in a Pandas DataFrame Based on Column Values?

Sélection de lignes en fonction des valeurs de colonne dans Pandas

Dans Pandas, filtrer un DataFrame pour sélectionner des lignes spécifiques en fonction des valeurs de colonne peut être effectué à l'aide d'une combinaison d'opérateurs de comparaison et Indexation booléenne.

Comparaison des valeurs de colonne

Pour sélectionner les lignes auxquelles une valeur de colonne correspond une valeur scalaire spécifique, utilisez l'opérateur == :

df.loc[df['column_name'] == some_value]

Pour sélectionner les lignes où une valeur de colonne se trouve dans une liste ou une autre valeur itérable, utilisez l'opérateur isin :

df.loc[df['column_name'].isin(some_values)]

Combinaison de conditions

Plusieurs conditions peuvent être combinées à l'aide de l'opérateur & pour sélectionner les lignes qui satisfont toutes conditions :

df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)]

Notez que les parenthèses sont nécessaires pour garantir la bonne priorité des opérateurs.

Conditions négatives

Pour sélectionner les lignes qui ne correspondent pas à une certaine valeur ou qui ne sont pas dans une liste spécifique, annulez la condition en utilisant != ou ~:

df.loc[df['column_name'] != some_value]
df = df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)] # In-place replacement requires `loc`

Index Optimisation

Pour un filtrage efficace sur les critères fréquemment utilisés, il peut être intéressant de créer un index sur la colonne. Cela permet des recherches plus rapides à l'aide de df.loc :

df = df.set_index(['B'])
df.loc['one']

Exemples

Considérez le DataFrame suivant :

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})

Pour sélectionner les lignes où la colonne « A » est égale à « foo' :

print(df.loc[df['A'] == 'foo'])

Pour sélectionner les lignes dans lesquelles se trouve la colonne « B » ['un', 'trois'] :

print(df.loc[df['B'].isin(['one','three'])])

Pour sélectionner les lignes où la colonne "B" est "un" ou "deux" :

df = df.set_index(['B'])
print(df.loc[df.index.isin(['one','two'])])

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