여러 조건을 기반으로 Pandas DataFrame에서 데이터를 선택하는 방법은 무엇입니까?

Pandas.DataFrame에서 복잡한 기준으로 선택

Pandas의 DataFrame은 데이터 조작을 위한 강력한 방법과 관용구를 제공합니다. 다음은 복잡한 기준에 따라 값을 선택하는 방법에 대한 예입니다.

문제:

"A," "B" 및 "C" 열이 있는 DataFrame을 생각해 보세요. "B"에 해당하는 값이 50보다 크고 "C"에 해당하는 값이 900이 아닌 "A"에서 값을 선택합니다.

해결책:

1. 만들기 그만큼 DataFrame:

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)]})

2. 기준에 대한 부울 시리즈 생성:

b_criteria = df["B"] > 50
c_criteria = df["C"] != 900

3. 부울을 사용하여 기준 결합 운영자:

selection_criteria = b_criteria & c_criteria

4. .loc를 사용하여 선택:

selected_rows = df.loc[selection_criteria, "A"]

예:

print(selected_rows)
# Output:
# 2    5000
# 3    8000
# Name: A, dtype: int64

참고:

.loc를 사용하면 선택한 데이터는 복사본에만 영향을 미치며 원본 DataFrame의 무결성은 유지됩니다.

위 내용은 여러 조건을 기반으로 Pandas DataFrame에서 데이터를 선택하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!