Вы можете использовать один из следующих методов для выбора строк в pandas DataFrame на основе значений столбца:
Метод 1: выберите строки, где столбец равен определенному значению
df.loc[df['col1'] == value]
Способ 2: выберите строки, где значение столбца находится в списке значений
df.loc[df['col1']. isin([value1, value2, value3, ...])]
Способ 3: выбор строк на основе условий нескольких столбцов
df.loc[(df['col1'] == value) &(df['col2'] < value)]
В следующем примере показано, как использовать каждый метод со следующими пандами DataFrame:
import pandas as pd
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
'points': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12],
'blocks': [4, 7, 7, 6, 5, 8, 9, 10]})
#view DataFrame
df
team points rebounds blocks
0 A 5 11 4
1 A 7 8 7
2 B 7 10 7
3 B 9 6 6
4 B 12 6 5
5 C 9 5 8
6 C 9 9 9
7 C 4 12 10
Метод 1: выберите строки, где столбец равен определенному значению
В следующем коде показано, как выбрать каждую строку в DataFrame, где столбец «точки» равен 7:
#select rows where 'points' column is equal to 7
df.loc[df['points'] == 7]
team points rebounds blocks
1 A 7 8 7
2 B 7 10 7
Способ 2: выберите строки, где значение столбца находится в списке значений
В следующем коде показано, как выбрать каждую строку в DataFrame, где столбец «точки» равен 7, 9 или 12:
#select rows where 'points' column is equal to 7
df.loc[df['points']. isin([7, 9, 12])]
team points rebounds blocks
1 A 7 8 7
2 B 7 10 7
3 B 9 6 6
4 B 12 6 5
5 C 9 5 8
6 C 9 9 9
Способ 3: выбор строк на основе условий нескольких столбцов
В следующем коде показано, как выбрать каждую строку в DataFrame, где столбец «команда» равен «B», а столбец «очки» больше 8:
#select rows where 'team' is equal to 'B' and points is greater than 8
df.loc[(df['team'] == 'B') &(df['points'] > 8)]
team points rebounds blocks
3 B 9 6 6
4 B 12 6 5
Обратите внимание, что возвращаются только две строки, в которых команда равна «B», а «очки» больше 8.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:
Как выбрать строки по индексу в Pandas
Как выбрать уникальные строки в Pandas
Как выбрать строки, в которых значение появляется в любом столбце в Pandas