Filtriranje Pandas DataFrame z vrednostmi stolpcev je običajna operacija med izvajanjem informacij v Pythonu. Za dosego tega lahko uporabite različne metode in tehnike. Tu so številni načini za filtriranje Pandas DataFrame prek vrednosti stolpcev.
V tej objavi bomo videli različne načine filtriranja Pandas Dataframe po vrednostih stolpcev. Najprej ustvarimo podatkovni okvir:
Python3
# importing pandas> import> pandas as pd> > # declare a dictionary> record>=> {> >'Name'> : [>'Ankit'>,>'Swapnil'>,>'Aishwarya'>,> >'Priyanka'>,>'Shivangi'>,>'Shaurya'> ],> > >'Age'> : [>22>,>20>,>21>,>19>,>18>,>22>],> > >'Stream'> : [>'Math'>,>'Commerce'>,>'Science'>,> >'Math'>,>'Math'>,>'Science'>],> > >'Percentage'> : [>90>,>90>,>96>,>75>,>70>,>80>] }> > # create a dataframe> dataframe>=> pd.DataFrame(record,> >columns>=> [>'Name'>,>'Age'>,> >'Stream'>,>'Percentage'>])> # show the Dataframe> print>(>'Given Dataframe :
'>, dataframe)> |
>
>
Izhod:
Izbiranje vrstic Pandas Dataframe na podlagi določene vrednosti stolpca z uporabo operatorja '>', '=', '=', '<=', '!='.
Primer 1: Izbiranje vseh vrstic iz danega okvira podatkov, v katerih je »odstotek« večji od 75 z [ ] .
Python3
# selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe[dataframe[>'Percentage'>]>>70>]> > print>(>'
Result dataframe :
'>, rslt_df)> |
>
>
Izhod:
Primer 2: Izbiranje vseh vrstic iz podanega okvira podatkov, v katerih je »odstotek« večji od 70, mesto [] .
Python3
# selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe.loc[dataframe[>'Percentage'>]>>70>]> > print>(>'
Result dataframe :
'>,> >rslt_df)> |
>
>
Izhod:
Izbiranje tistih vrstic Pandas Dataframe, katerih vrednost stolpca je prisotna na seznamu z uporabo ti() metoda podatkovnega okvira.
Primer 1: Izbiranje vseh vrstic iz danega podatkovnega okvira, v katerem je prisoten »Stream«, na seznamu možnosti z uporabo [ ] .
Python3
options>=> [>'Science'>,>'Commerce'>]> > # selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe[dataframe[>'Stream'>].isin(options)]> > print>(>'
Result dataframe :
'>,> >rslt_df)> |
>
>
Izhod:
Primer 2: Izbiranje vseh vrstic iz danega podatkovnega okvira, v katerem je prisoten »Stream«, na seznamu možnosti z uporabo mesto [] .
Python
options>=> [>'Science'>,>'Commerce'>]> > # selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe.loc[dataframe[>'Stream'>].isin(options)]> > print>(>'
Result dataframe :
'>,> >rslt_df)> |
>
>
Izhod:
Izbiranje vrstic Pandas Dataframe na podlagi pogojev več stolpcev z uporabo operatorja '&'.
Primer1: Z uporabo [ ] .
Python3
options>=> [>'Commerce'> ,>'Science'>]> > # selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe[(dataframe[>'Age'>]>=>=> 22>) &> >dataframe[>'Stream'>].isin(options)]> > print>(>'
Result dataframe :
'>,> >rslt_df)> |
>
>
Izhod:
Primer 2: Z uporabo mesto [] .
Python3
poskusi blok catch v javi
options>=> [>'Commerce'>,>'Science'>]> > # selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe.loc[(dataframe[>'Age'>]>=>=> 22>) &> >dataframe[>'Stream'>].isin(options)]> > print>(>'
Result dataframe :
'>,> >rslt_df)> |
>
>
Izhod: