Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Bagaimana untuk Subset DataFrame Pandas Berdasarkan Berbilang Nilai?

Bagaimana untuk Subset DataFrame Pandas Berdasarkan Berbilang Nilai?

Barbara Streisand
Barbara Streisandasal
2024-12-16 20:37:24274semak imbas

How to Subset a Pandas DataFrame Based on Multiple Values?

Mensubset DataFrame Panda Berdasarkan Berbilang Nilai

Dalam Panda, subset DataFrame berdasarkan nilai tertentu adalah mudah, seperti yang ditunjukkan oleh contoh berikut:

import pandas as pd

# Dataframe initialization
df = pd.DataFrame({'A': [5, 6, 3, 4], 'B': [1, 2, 3, 5]})

# Subset based on a single value
x = df[df['A'] == 3]

Walau bagaimanapun, cabaran timbul apabila memilih baris yang sepadan dengan senarai nilai. Pertimbangkan kes penggunaan berikut:

# List of values to filter on
list_of_values = [3, 6]

# Subset attempt (incorrect syntax)
y = df[df['A'] in list_of_values]

Sintaks ini akan mengakibatkan ralat, kerana Pandas memerlukan sintaks yang sedikit berbeza untuk subset berdasarkan berbilang nilai.

Penyelesaian: Menggunakan isin() Kaedah

Cara yang betul untuk mensubset DataFrame berdasarkan senarai nilai adalah dengan menggunakan kaedah isin(). Berikut ialah kod yang diperbetulkan:

y = df[df['A'].isin(list_of_values)]

Output:

     A  B
1    6  2
2    3  3

Kaedah isin() mengambil senarai atau tatasusunan nilai sebagai input dan mengembalikan DataFrame yang mengandungi baris di mana lajur yang ditentukan sepadan sebarang nilai dalam input.

Pemilihan Songsang

Untuk memilih baris di mana nilai lajur tidak sepadan dengan senarai yang dibekalkan, anda boleh menggunakan operator ~ bersama isin(). Contohnya:

# Inverse subset
z = df[~df['A'].isin(list_of_values)]

Output:

   A  B
0  5  1
3  4  5

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Subset DataFrame Pandas Berdasarkan Berbilang Nilai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn