ホームページ >バックエンド開発 >Python チュートリアル >演算子連鎖を使用して Pandas DataFrame の行をフィルタリングするにはどうすればよいですか?
演算子チェーンを使用した Pandas DataFrames の行のフィルタリング
pandas 操作の柔軟性により、データ操作タスクを達成するための便利なチェーンが可能になります。ただし、従来、行のフィルタリングには手動のブラケット インデックス作成が必要で、面倒な場合がありました。
チェーン ブール インデックス
演算子チェーンを使用して行をフィルタリングする最も簡単な方法は、ブール マスクとそれを使用した DataFrame のインデックス作成:
<code class="python">df_filtered = df[df['column'] == value]</code>
ブール マスクは、指定された列の各行の値をチェックし、一致する行に対して True を返します。
カスタム マスク メソッドの連鎖
または、カスタム マスキング メソッドを使用して DataFrame クラスを拡張できます。
<code class="python">def mask(df, key, value): return df[df[key] == value] pandas.DataFrame.mask = mask</code>
このメソッドは、DataFrame、列名、および値をパラメータとして受け取り、ベースに基づいて行を選択的にマスクします。
<code class="python">df_filtered = df.mask('column', value)</code>
複数のマスクの連鎖
連鎖演算子のフィルタリングにより、複数のマスクを組み合わせることで複雑な条件が可能になります:
<code class="python">df_filtered = df[ (df['column1'] == value1) & (df['column2'] == value2) & ... ]</code>
要約すると、pandas は連鎖行フィルタリングのための 2 つの主要なメソッドを提供します:
以上が演算子連鎖を使用して Pandas DataFrame の行をフィルタリングするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。