Фільтрування Pandas DataFrame за значеннями стовпців є звичайною операцією під час роботи з інформацією на Python. Для цього можна використовувати різні способи та техніки. Ось численні способи відфільтрувати Pandas DataFrame за значеннями стовпців.

У цій публікації ми побачимо різні способи фільтрації Pandas Dataframe за значеннями стовпців. Спочатку давайте створимо Dataframe:

Python3

# importing pandas> import> pandas as pd> > # declare a dictionary> record> => {> > 'Name'> : [> 'Ankit'> ,> 'Swapnil'> ,> 'Aishwarya'> ,> > 'Priyanka'> ,> 'Shivangi'> ,> 'Shaurya'> ],> > > 'Age'> : [> 22> ,> 20> ,> 21> ,> 19> ,> 18> ,> 22> ],> > > 'Stream'> : [> 'Math'> ,> 'Commerce'> ,> 'Science'> ,> > 'Math'> ,> 'Math'> ,> 'Science'> ],> > > 'Percentage'> : [> 90> ,> 90> ,> 96> ,> 75> ,> 70> ,> 80> ] }> > # create a dataframe> dataframe> => pd.DataFrame(record,> > columns> => [> 'Name'> ,> 'Age'> ,> > 'Stream'> ,> 'Percentage'> ])> # show the Dataframe> print> (> 'Given Dataframe : '> , dataframe)>

Вихід:

Вибір рядків Pandas Dataframe на основі певного значення стовпця за допомогою операторів «>», «=», «=», « <=», «!=».

Приклад 1: Вибір усіх рядків із даного фрейму даних, у яких «Відсоток» перевищує 75 за допомогою [ ] .

Python3

# selecting rows based on condition> rslt_df> => dataframe[dataframe[> 'Percentage'> ]>> 70> ]> > print> (> ' Result dataframe : '> , rslt_df)>

Вихід:

приклад 2: Вибір усіх рядків із даного фрейму даних, у яких «Відсоток» перевищує 70 за допомогою місце [ ] .

Python3

# selecting rows based on condition> rslt_df> => dataframe.loc[dataframe[> 'Percentage'> ]>> 70> ]> > print> (> ' Result dataframe : '> ,> > rslt_df)>

Вихід:

Вибір тих рядків Pandas Dataframe, значення стовпця яких присутні в списку за допомогою ви() метод фрейму даних.

Приклад 1: Вибір усіх рядків із заданого кадру даних, у якому присутній «Потік», у списку параметрів за допомогою [ ] .

Python3

options> => [> 'Science'> ,> 'Commerce'> ]> > # selecting rows based on condition> rslt_df> => dataframe[dataframe[> 'Stream'> ].isin(options)]> > print> (> ' Result dataframe : '> ,> > rslt_df)>

Вихід:

приклад 2: Вибір усіх рядків із заданого кадру даних, у якому присутній «Потік», у списку параметрів за допомогою місце [ ] .

Python

options> => [> 'Science'> ,> 'Commerce'> ]> > # selecting rows based on condition> rslt_df> => dataframe.loc[dataframe[> 'Stream'> ].isin(options)]> > print> (> ' Result dataframe : '> ,> > rslt_df)>

Вихід:

Вибір рядків Pandas Dataframe на основі умов кількох стовпців за допомогою оператора «&».

Приклад 1: Вибір усіх рядків із заданого кадру даних, у якому «Вік» дорівнює 22, а «Потік» присутній у списку параметрів за допомогою [ ] .

Python3

options> => [> 'Commerce'> ,> 'Science'> ]> > # selecting rows based on condition> rslt_df> => dataframe[(dataframe[> 'Age'> ]> => => 22> ) &> > dataframe[> 'Stream'> ].isin(options)]> > print> (> ' Result dataframe : '> ,> > rslt_df)>

Вихід:

приклад 2: Вибір усіх рядків із заданого кадру даних, у якому «Вік» дорівнює 22, а «Потік» присутній у списку параметрів за допомогою місце [ ] .

Python3

options> => [> 'Commerce'> ,> 'Science'> ]> > # selecting rows based on condition> rslt_df> => dataframe.loc[(dataframe[> 'Age'> ]> => => 22> ) &> > dataframe[> 'Stream'> ].isin(options)]> > print> (> ' Result dataframe : '> ,> > rslt_df)>

Вихід: