Python中pandas的dataframe過(guò)濾數(shù)據(jù)方法
- 選取某一列中大于某個(gè)值的行：
df[df['column_name'] > value]
- 選取某一列中滿足多個(gè)條件的行：
df[(df['column_name'] > value1) & (df['column_name'] < value2)]
- 選取某一列中不等于某個(gè)值的行：
df[df['column_name'] != value]
- 選取某一列中包含某個(gè)字符串的行：
df[df['column_name'].str.contains('string')]- 選取多個(gè)列中滿足某個(gè)條件的行：
df[(df['column_name1'] > value1) & (df['column_name2'] < value2)]
在以上例子中，df是pandas DataFrame對(duì)象，‘column_name’、‘column_name1’、'column_name2’是DataFrame的列名，value、value1、value2是篩選條件。通過(guò)這些布爾索引的使用，可以方便地選取滿足特定條件的行。
演示demo
假設(shè)有一個(gè)包含電影信息的數(shù)據(jù)集，包含電影名稱、導(dǎo)演、評(píng)分等信息。數(shù)據(jù)集如下：
| 電影名稱 | 導(dǎo)演 | 評(píng)分 |
| Titanic | James Cameron | 7.8 |
| Avatar | James Cameron | 8.5 |
| The Shawshank Redemption | Frank Darabont | 9.3 |
| The Godfather | Francis Ford Coppola | 9.2 |
| The Dark Knight | Christopher Nolan | 9.0 |
| Inception | Christopher Nolan | 8.8 |
下面是使用布爾索引過(guò)濾數(shù)據(jù)的例子：
輸出結(jié)果如下：
電影名稱 導(dǎo)演 評(píng)分
0 Titanic James Cameron 7.8
1 Avatar James Cameron 8.5
2 The Shawshank Redemption Frank Darabont 9.3
3 The Godfather Francis Ford Coppola 9.2
4 The Dark Knight Christopher Nolan 9.0
5 Inception Christopher Nolan 8.8電影名稱 導(dǎo)演 評(píng)分
4 The Dark Knight Christopher Nolan 9.0
5 Inception Christopher Nolan 8.8電影名稱 導(dǎo)演 評(píng)分
2 The Shawshank Redemption Frank Darabont 9.3
在以上例子中，第一個(gè)過(guò)濾條件是選取評(píng)分大于8.0的電影，第二個(gè)過(guò)濾條件是選取由Christopher Nolan執(zhí)導(dǎo)的電影，第三個(gè)過(guò)濾條件是選取電影名稱中包含"Redemption"的電影。根據(jù)這些過(guò)濾條件，我們可以得到不同的結(jié)果。
到此這篇關(guān)于Python中pandas的dataframe過(guò)濾數(shù)據(jù)方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas的dataframe過(guò)濾數(shù)據(jù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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