使用複雜條件從 Pandas DataFrame 中進行篩選

我們可以使用不同的條件來比較 Pandas DataFrame 的所有列值。我們可以執行比較運算，如 df[col]<5, df[col]==10 等。例如，如果我們使用條件 df[col]>2，那麼它將檢查 col 中的所有值並比較它們是否大於 2。對於所有列值，如果條件成立，它將返回真，否則返回假。讓我們舉一個例子看看它是如何完成的。

步驟

• 建立一個二維、大小可變、潛在異構的表格資料，df。
• 列印輸入的資料框，df。
• 初始化一個變數 col，並指定一個列名。
• 執行一些比較運算。
• 列印結果資料框。

示例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
     {
        "x": [5, 2, 7, 0],
        "y": [4, 7, 5, 1],
        "z": [9, 3, 5, 1]
     }
)
print "Input DataFrame is:\n", df

col = "x"
print "Elements > 5 in column ", col, ":\n", df[col] > 5
print "Elements == 5 in column ", col, ":\n", df[col] == 5

col = "y"
print "Elements < 5 in column ", col, ":\n", df[col] < 5
print "Elements != 5 in column ", col, ":\n", df[col] != 5

輸出

Input DataFrame is:
   x  y  z
0  5  4  9
1  2  7  3
2  7  5  5
3  0  1  1

Elements > 5 in column x :
0  False
1  False
2  True
3  False
Name: x, dtype: bool

Elements == 5 in column x :
0  True
1  False
2  False
3  False
Name: x, dtype: bool

Elements < 5 in column y :
0  True
1  False
2  False
3  True
Name: y, dtype: bool

Elements != 5 in column y :
0  True
1  True
2  False
3  True
Name: y, dtype: bool

Rishikesh Kumar Rishi

更新時間：14-Sep-2021

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