複数の複雑な基準に基づいてパンダデータフレームからデータを選択する方法?

pandas.DataFrame からの複雑な基準による選択

次の DataFrame について考えます。

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)]})

値を選択するには「B」の対応する値が 50 より大きい「A」、および「C」が 900 に等しくない場合は、Pandas のメソッドとイディオムを利用できます。

まず、列操作を適用して Boolean Series オブジェクトを取得します。

df["B"] > 50
(df["B"] > 50) & (df["C"] != 900)

これらの Series は、関心のある条件を表します。次に、次の条件を使用してデータフレームにインデックスを付けてデータをフィルタリングできます。

df["A"][(df["B"] > 50) & (df["C"] != 900)]

または、次の条件を使用することもできます。 .loc を使用して同じ結果を実現します。

df.loc[(df["B"] > 50) & (df["C"] != 900), "A"]

このメソッドは、より詳細な制御を提供し、よりカスタマイズ可能なインデックス作成エクスペリエンスを可能にします。

結果の DataFrame には、次のような 'A' の値のみが含まれます。指定された基準を満たします。

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