根据条件选择pandas DataFrame中的行

让我们看看如何根据 Pandas DataFrame 中的某些条件选择行。

使用运算符根据特定列值选择行'>', '=', '=', '<=', '!=' 。

 

 

代码#1：使用基本方法从给定数据框中选择“百分比”大于 80 的所有行。

# importing pandas
import pandas as pd

record = {

'Name': ['Ankit', 'Amit', 'Aishwarya', 'Priyanka', 'Priya', 'Shaurya' ],
'Age': [21, 19, 20, 18, 17, 21],
'Stream': ['Math', 'Commerce', 'Science', 'Math', 'Math', 'Science'],
'Percentage': [88, 92, 95, 70, 65, 78] }

# create a dataframe
dataframe = pd.DataFrame(record, columns = ['Name', 'Age', 'Stream', 'Percentage'])

print("Given Dataframe :\n", dataframe)

# selecting rows based on condition
rslt_df = dataframe[dataframe['Percentage'] > 80]

print('\nResult dataframe :\n', rslt_df)

 

输出 ：

 

代码 #2 ：使用 .从给定数据框中选择“百分比”大于 80 的所有行loc[]。

# importing pandas
import pandas as pd

record = {
'Name': ['Ankit', 'Amit', 'Aishwarya', 'Priyanka', 'Priya', 'Shaurya' ],
'Age': [21, 19, 20, 18, 17, 21],
'Stream': ['Math', 'Commerce', 'Science', 'Math', 'Math', 'Science'],
'Percentage': [88, 92, 95, 70, 65, 78]}

# create a dataframe
dataframe = pd.DataFrame(record, columns = ['Name', 'Age', 'Stream', 'Percentage'])

print("Given Dataframe :\n", dataframe)

# selecting rows based on condition
rslt_df = dataframe.loc[dataframe['Percentage'] > 80]

print('\nResult dataframe :\n', rslt_df)

输出 ：

代码#3：使用 .从给定数据框中选择“百分比”不等于 95 的所有行loc[]。

# importing pandas
import pandas as pd

record = {
'Name': ['Ankit', 'Amit', 'Aishwarya', 'Priyanka', 'Priya', 'Shaurya' ],
'Age': [21, 19, 20, 18, 17, 21],
'Stream': ['Math', 'Commerce', 'Science', 'Math', 'Math', 'Science'],
'Percentage': [88, 92, 95, 70, 65, 78]}

# create a dataframe
dataframe = pd.DataFrame(record, columns = ['Name', 'Age', 'Stream', 'Percentage'])

print("Given Dataframe :\n", dataframe)

# selecting rows based on condition
rslt_df = dataframe.loc[dataframe['Percentage'] != 95]

print('\nResult dataframe :\n', rslt_df)

 

 

输出 ：

使用数据框的方法选择列值存在于列表中的那些行isin()。

代码#1：使用基本方法从给定数据框中选择选项列表中存在“Stream”的所有行。

# importing pandas
import pandas as pd

record = {
'Name': ['Ankit', 'Amit', 'Aishwarya', 'Priyanka', 'Priya', 'Shaurya' ],
'Age': [21, 19, 20, 18, 17, 21],
'Stream': ['Math', 'Commerce', 'Science', 'Math', 'Math', 'Science'],
'Percentage': [88, 92, 95, 70, 65, 78]}

# create a dataframe
dataframe = pd.DataFrame(record, columns = ['Name', 'Age', 'Stream', 'Percentage'])

print("Given Dataframe :\n", dataframe)

options = ['Math', 'Commerce']

# selecting rows based on condition
rslt_df = dataframe[dataframe['Stream'].isin(options)]

print('\nResult dataframe :\n', rslt_df)

 

 

输出 ：

代码 #2：使用 .从给定数据框中选择选项列表中存在“流”的所有行loc[]。

# importing pandas
import pandas as pd

record = {
'Name': ['Ankit', 'Amit', 'Aishwarya', 'Priyanka', 'Priya', 'Shaurya' ],
'Age': [21, 19, 20, 18, 17, 21],
'Stream': ['Math', 'Commerce', 'Science', 'Math', 'Math', 'Science'],
'Percentage': [88, 92, 95, 70, 65, 78]}

# create a dataframe
dataframe = pd.DataFrame(record, columns = ['Name', 'Age', 'Stream', 'Percentage'])

print("Given Dataframe :\n", dataframe)

options = ['Math', 'Commerce']

# selecting rows based on condition
rslt_df = dataframe[dataframe['Stream'].isin(options)]

print('\nResult dataframe :\n', rslt_df)

 

输出 ：

代码#3：从给定数据框中选择所有行，其中“Stream”不存在于选项列表中，使用.loc[].

# importing pandas
import pandas as pd

record = {
'Name': ['Ankit', 'Amit', 'Aishwarya', 'Priyanka', 'Priya', 'Shaurya' ],
'Age': [21, 19, 20, 18, 17, 21],
'Stream': ['Math', 'Commerce', 'Science', 'Math', 'Math', 'Science'],
'Percentage': [88, 92, 95, 70, 65, 78]}

# create a dataframe
dataframe = pd.DataFrame(record, columns = ['Name', 'Age', 'Stream', 'Percentage'])

print("Given Dataframe :\n", dataframe)

options = ['Math', 'Science']

# selecting rows based on condition
rslt_df = dataframe.loc[~dataframe['Stream'].isin(options)]

print('\nresult dataframe :\n', rslt_df)

 

输出 ：

使用运算符根据多列条件选择行'&'。

代码 #1：使用基本方法从给定数据框中选择“年龄”等于 21 并且“流”出现在选项列表中的所有行。

# importing pandas
import pandas as pd

record = {
'Name': ['Ankit', 'Amit', 'Aishwarya', 'Priyanka', 'Priya', 'Shaurya' ],
'Age': [21, 19, 20, 18, 17, 21],
'Stream': ['Math', 'Commerce', 'Science', 'Math', 'Math', 'Science'],
'Percentage': [88, 92, 95, 70, 65, 78]}

# create a dataframe
dataframe = pd.DataFrame(record, columns = ['Name', 'Age', 'Stream', 'Percentage'])

print("Given Dataframe :\n", dataframe)

options = ['Math', 'Science']

# selecting rows based on condition
rslt_df = dataframe[(dataframe['Age'] == 21) &
        dataframe['Stream'].isin(options)]

print('\nResult dataframe :\n', rslt_df)

 

 

输出 ：

代码 #2：使用.loc[]从给定数据框中选择“年龄”等于 21 并且“流”存在于选项列表中的所有行。

# importing pandas
import pandas as pd

record = {
'Name': ['Ankit', 'Amit', 'Aishwarya', 'Priyanka', 'Priya', 'Shaurya' ],
'Age': [21, 19, 20, 18, 17, 21],
'Stream': ['Math', 'Commerce', 'Science', 'Math', 'Math', 'Science'],
'Percentage': [88, 92, 95, 70, 65, 78]}

# create a dataframe
dataframe = pd.DataFrame(record, columns = ['Name', 'Age', 'Stream', 'Percentage'])

print("Given Dataframe :\n", dataframe)

options = ['Math', 'Science']

# selecting rows based on condition
rslt_df = dataframe.loc[(dataframe['Age'] == 21) &
            dataframe['Stream'].isin(options)]

print('\nResult dataframe :\n', rslt_df)

 

 

# importing pandas

import pandas as pd

  

record = {

  'Name': ['Ankit', 'Amit', 'Aishwarya', 'Priyanka', 'Priya', 'Shaurya' ],

  'Age': [21, 19, 20, 18, 17, 21],

  'Stream': ['Math', 'Commerce', 'Science', 'Math', 'Math', 'Science'],

  'Percentage': [88, 92, 95, 70, 65, 78]}

  

# create a dataframe

dataframe = pd.DataFrame(record, columns = ['Name', 'Age', 'Stream', 'Percentage'])

  

print("Given Dataframe :\n", dataframe) 

  

options = ['Math', 'Science']

  

# selecting rows based on condition

rslt_df = dataframe.loc[(dataframe['Age'] == 21) &

              dataframe['Stream'].isin(options)]

  

print('\nResult dataframe :\n', rslt_df)

输出 ：