列の値に基づいて DataFrame から行を選択するにはどうすればよいですか? 質問する

Question

列の値がスカラーに等しい行を選択するにはsome_value、を使用します==。

df.loc[df['column_name'] == some_value]

列値が反復可能なにある行を選択するにはsome_values、を使用しますisin。

df.loc[df['column_name'].isin(some_values)]

複数の条件を組み合わせる&:

df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)]

括弧に注意してください。Pythonの演算子の優先順位の規則は、および&よりも強く結合します。したがって、最後の例の括弧は必要です。括弧がない場合<=>=

df['column_name'] >= A & df['column_name'] <= B

は次のように解析されます

df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B

その結果、シリーズの真理値はあいまいなエラーです。

列の値がと等しくない some_value行を選択するには、次を使用します!=。

df.loc[df['column_name'] != some_value]

はisinブール型の Series を返すため、に値がないsome_values行を選択するには、を使用してブール型の Series を否定します~。

df = df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)] # .loc is not in-place replacement

例えば、

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
                   'B': 'one one two three two two one three'.split(),
                   'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})
print(df)
#      A      B  C   D
# 0  foo    one  0   0
# 1  bar    one  1   2
# 2  foo    two  2   4
# 3  bar  three  3   6
# 4  foo    two  4   8
# 5  bar    two  5  10
# 6  foo    one  6  12
# 7  foo  three  7  14

print(df.loc[df['A'] == 'foo'])

収穫

     A      B  C   D
0  foo    one  0   0
2  foo    two  2   4
4  foo    two  4   8
6  foo    one  6  12
7  foo  three  7  14

含めたい値が複数ある場合は、それらをリスト（またはより一般的には反復可能なもの）に入れて、次のように使用しますisin。

print(df.loc[df['B'].isin(['one','three'])])

収穫

     A      B  C   D
0  foo    one  0   0
1  bar    one  1   2
3  bar  three  3   6
6  foo    one  6  12
7  foo  three  7  14

ただし、これを何度も実行したい場合は、最初にインデックスを作成してから、次のように使用する方が効率的ですdf.loc。

df = df.set_index(['B'])
print(df.loc['one'])

収穫

       A  C   D
B              
one  foo  0   0
one  bar  1   2
one  foo  6  12

または、インデックスから複数の値を含めるには、次を使用しますdf.index.isin。

df.loc[df.index.isin(['one','two'])]

収穫

       A  C   D
B              
one  foo  0   0
one  bar  1   2
two  foo  2   4
two  foo  4   8
two  bar  5  10
one  foo  6  12

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