Pandas에서 DataFrame 행을 필터링하는 데 연산자 연결을 사용할 수 있나요?

Pandas: 연산자 연결을 사용하여 DataFrame 행 필터링

그룹별, 집계, 적용을 비롯한 많은 Pandas 작업을 연산자 연결을 통해 수행할 수 있습니다. 그러나 행 필터링은 일반적으로 기존 대괄호 인덱싱을 사용하여 수행되었습니다.

df_filtered = df[df['column'] == value]

이 방법을 사용하려면 필터링하기 전에 변수에 df를 할당해야 하므로 번거로울 수 있습니다. 체인 필터 작업을 수행하는 더 편리한 방법이 있습니까?

답변:

질문에 제공된 코드의 마지막 줄이 명확하지 않지만 "체인" 필터링은 부울 인덱스의 연결 기준을 통해 달성됩니다.

df[(df.A == 1) & (df.D == 6)]

또한 사용자는 자신의 마스크 방법을 정의하고 이를 필터링에 사용할 수 있습니다.

def mask(df, key, value):
    return df[df[key] == value]

pandas.DataFrame.mask = mask

df = pandas.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (4,4)), index=list('abcd'), columns=list('ABCD'))

df.mask('A', 1)
df.mask('A', 1).mask('D', 6)

이를 통해 필터 작업을 편리하게 연결할 수 있습니다. .

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