Как фильтровать кадр данных Pandas по нескольким условиям

Часто вам может понадобиться отфильтровать кадр данных pandas по более чем одному условию. К счастью, это легко сделать с помощью логических операций.

В этом руководстве представлено несколько примеров того, как фильтровать следующие кадры данных pandas по нескольким условиям:

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
 'points': [25, 12, 15, 14, 19],
 'assists': [5, 7, 7, 9, 12],
 'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6]})

#view DataFrame 
df

 team points assists rebounds
0 A 25 5 11
1 A 12 7 8
2 B 15 7 10
3 B 14 9 6
4 C 19 12 6

Пример 1. Фильтрация по нескольким условиям с использованием оператора «И»

В следующем коде показано, как фильтровать DataFrame с помощью оператора and ( & ):

#return only rows where points is greater than 13 and assists is greater than 7
df[(df.points > 13) & (df.assists > 7)]

 team points assists rebounds
3 B 14 9 6
4 C 19 12 6

#return only rows where team is 'A' and points is greater than or equal to 15
df[(df.team == 'A') & (df.points >= 15)]


 team points assists rebounds
0 A 25 5 11

Пример 2. Фильтрация по нескольким условиям с использованием оператора «ИЛИ»

В следующем коде показано, как фильтровать DataFrame с помощью оператора или ( | ):

#return only rows where points is greater than 13 or assists is greater than 7
df[(df.points > 13) | (df.assists > 7)]


 team points assists rebounds
0 A 25 5 11
2 B 15 7 10
3 B 14 9 6
4 C 19 12 6

#return only rows where team is 'A' or points is greater than or equal to 15
df[(df.team == 'A') | (df.points >= 15)]

 team points assists rebounds
0 A 25 5 11
1 A 12 7 8
2 B 15 7 10
4 C 19 12 6

Пример 3. Фильтрация по нескольким условиям с использованием списка

В следующем коде показано, как фильтровать DataFrame, где значения строки находятся в некотором списке.

#define a list of values
filter_list = [12, 14, 15]

#return only rows where points is in the list of values
df[df.points.isin (filter_list)]

 team points assists rebounds
1 A 12 7 8
2 B 15 7 10
3 B 14 9 6

#define another list of values
filter_list2 = ['A', 'C']

#return only rows where team is in the list of values
df[df.team.isin (filter_list2)]


 team points assists rebounds
0 A 25 5 11
1 A 12 7 8
4 C 19 12 6

Вы можете найти больше руководств по пандам здесь .