過濾行 – Python Pandas

在 Python Pandas 中，過濾行並獲取任何特定列值可以透過多種方式完成，其中一種是使用 Pandas 的 contains() 方法。通常，此方法應用於字串型別的列，根據子字串過濾行（即透過驗證列是否包含特定子字串）。

步驟

在 Pandas 中過濾行的步驟如下所示

• 讀取 CSV 檔案
  

• 過濾行

• 列印 DataFrame

讀取 CSV 檔案

在下面的程式碼行中，使用 pd.read_csv() 函式將資料從 CSV 檔案載入到 DataFrame 中，DataFrame 是一個二維且大小可變的結構。

dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv")

過濾包含特定文字的行

下面的程式碼行過濾 DataFrame，僅包含“Car”列包含文字“Lamborghini”的行。函式 .str.contains('Lamborghini') 檢查“Car”列中的每個值是否包含字串“Lamborghini”，並返回布林值（True 或 False）。

dataFrame = dataFrame[dataFrame['Car'].str.contains('Lamborghini')]

列印 DataFrame

將整個 DataFrame 列印到控制檯。最初，它將列印未過濾的 DataFrame（過濾前），過濾後，它只打印“Car”列中包含文字“Lamborghini”的行。

print("DataFrame...\n", dataFrame)

示例

import pandas as pd

# reading csv file
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv")
print("DataFrame...\n", dataFrame)

# select rows containing text "Lamborghini"
dataFrame = dataFrame[dataFrame['Car'].str.contains('Lamborghini')]
print("\nFetching rows with text Lamborghini ...\n", dataFrame)

輸出

1. 原始 DataFrame

假設 CSV 檔案“CarRecords.csv”包含以下資料。

2. 過濾“蘭博基尼”後的 DataFrame

第二個輸出僅顯示“Car”列包含“蘭博基尼”的行。

SaiKrishna Tavva

更新於：2024年9月23日

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