列の値を使用して Pandas DataFrame をフィルター処理することは、Python で情報を使用して実行する際の一般的な操作です。これを実現するには、さまざまな方法やテクニックを使用できます。ここでは、列の値を通じて Pandas DataFrame をフィルタリングするさまざまな方法を示します。
この投稿では、列の値で Pandas Dataframe をフィルターするさまざまな方法を見ていきます。まず、データフレームを作成しましょう。
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)> |
>
>
出力：
「>」、「=」、「=」、「<=」、「!=」演算子を使用して、特定の列値に基づいて Pandas Dataframe の行を選択します。
例 1: 次を使用して、「パーセンテージ」が 75 より大きい、指定されたデータフレームからすべての行を選択します。 [ ] 。
Python3
# selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe[dataframe[>'Percentage'>]>>>70>]> > print>(>'
Result dataframe :
'>, rslt_df)> |
>
>
出力：
例 2: 次を使用して、指定されたデータフレームから「パーセンテージ」が 70 を超えるすべての行を選択します。 場所 [ ] 。
Python3
# selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe.loc[dataframe[>'Percentage'>]>>>70>]> > print>(>'
Result dataframe :
'>,> >rslt_df)> |
>
>
出力：
次を使用して、列値がリストに存在する Pandas Dataframe の行を選択します。 あなた（） データフレームのメソッド。
例 1: 次を使用して、オプション リストに「Stream」が存在する特定のデータフレームからすべての行を選択します。 [ ] 。
Python3
options>=> [>'Science'>,>'Commerce'>]> > # selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe[dataframe[>'Stream'>].isin(options)]> > print>(>'
Result dataframe :
'>,> >rslt_df)> |
>
>
出力：
例 2: 次を使用して、オプション リストに「Stream」が存在する特定のデータフレームからすべての行を選択します。 場所 [ ] 。
パイソン
options>=> [>'Science'>,>'Commerce'>]> > # selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe.loc[dataframe[>'Stream'>].isin(options)]> > print>(>'
Result dataframe :
'>,> >rslt_df)> |
>
>
出力：
「&」演算子を使用して複数の列条件に基づいて Pandas Dataframe の行を選択します。
例1: 次を使用して、「Age」が 22 に等しく、「Stream」がオプション リストに存在する、指定されたデータフレームからすべての行を選択します。 [ ] 。
Python3
options>=> [>'Commerce'> ,>'Science'>]> > # selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe[(dataframe[>'Age'>]>=>=> 22>) &> >dataframe[>'Stream'>].isin(options)]> > print>(>'
Result dataframe :
'>,> >rslt_df)> |
>
>
出力：
例 2: 次を使用して、「Age」が 22 に等しく、「Stream」がオプション リストに存在する、指定されたデータフレームからすべての行を選択します。 場所 [ ] 。
Python3
Javaの匿名関数
options>=> [>'Commerce'>,>'Science'>]> > # selecting rows based on condition> rslt_df>=> dataframe.loc[(dataframe[>'Age'>]>=>=> 22>) &> >dataframe[>'Stream'>].isin(options)]> > print>(>'
Result dataframe :
'>,> >rslt_df)> |
>
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出力：