복잡한 다중 열 기준에 따라 Pandas DataFrame 행을 선택하는 방법은 무엇입니까?

pandas.DataFrame에서 복잡한 기준으로 선택

Pandas를 사용한 데이터 분석에서는 복잡한 기준을 기반으로 특정 행이나 열을 선택해야 하는 경우가 많습니다. 기준. 이 질문은 'B'와 'C'에 해당하는 값이 특정 조건을 충족하는 경우 'A' 열에서 값을 선택하는 방법을 보여줍니다.

문제를 이해하기 위해 DataFrame 예제를 만들어 보겠습니다.

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)]})

이제 'A'에서 다음 조건을 만족하는 값을 선택하려고 합니다.

• 'B'에 해당하는 값은 더 커야 합니다.
• 'C'에 해당하는 값은 900이 아니어야 합니다.

이 문제를 해결하기 위해 Pandas의 열 연산을 사용할 수 있습니다.

df["B"] > 50

이렇게 하면 각 요소가 'B'의 행에 해당하고 해당 'B' 값이 다음보다 큰지 여부를 나타내는 부울 시리즈 개체가 생성됩니다. 50.

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

이는 브로드캐스트 및 논리 연산자를 활용하여 부울 Series 개체를 결합하여 각 요소가 해당 행이 두 조건을 모두 충족하는지 여부를 나타내는 새 Series를 생성합니다.

이 Series를 다음과 같이 사용합니다. 인덱스를 사용하면 'A' 값을 추출할 수 있습니다.

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

또는 .loc를 사용하여 구문:

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

이 접근 방식은 지정된 기준을 충족하는 행을 효율적으로 추출하여 선택한 데이터에 대한 추가 분석 또는 작업을 가능하게 합니다.

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