Pandas : comment trouver la première rangée qui répond aux critères

Vous pouvez utiliser la syntaxe suivante pour rechercher la première ligne d’un DataFrame pandas qui répond à des critères spécifiques :

#get first row where value in 'team' column is equal to 'B'
df[df.team == 'B'].iloc[0]

#get index of first row where value in 'team' column is equal to 'B'
df[df.team == 'B'].index[0]

Les exemples suivants montrent comment utiliser cette syntaxe en pratique avec le DataFrame pandas suivant :

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   'points': [18, 13, 19, 14, 24, 21, 20, 28],
                   'assists': [5, 7, 17, 9, 12, 9, 5, 12]})

#view DataFrame
print(df)

  team  points  assists
0    A      18        5
1    A      13        7
2    A      19       17
3    B      14        9
4    B      24       12
5    C      21        9
6    C      20        5
7    C      28       12

Exemple 1 : Rechercher la première ligne qui répond à un critère

Nous pouvons utiliser la syntaxe suivante pour trouver la première ligne où la valeur dans la colonne équipe est égale à « B » :

#find first row where team is equal to 'B'
df[df.team == 'B'].iloc[0]

team        B
points     14
assists     9
Name: 3, dtype: object

#find index of first row where team is equal to 'B'
df[df.team == 'B'].index[0]

3

Nous pouvons voir que la première ligne où la valeur dans la colonne équipe est égale à « B » est en position d’index 3.

Exemple 2 : Rechercher la première ligne qui répond à plusieurs critères

Nous pouvons utiliser la syntaxe suivante pour trouver la première ligne où la valeur dans la colonne des points est supérieure à 15 et la valeur dans la colonne des passes décisives est supérieure à 10 :

#find first row where points > 15 and assists > 10
df[(df.points > 15) & (df.assists > 10)].iloc[0]

team        A
points     19
assists    17
Name: 2, dtype: object

#find index of first row where points > 15 and assists > 10
df[(df.points > 15) & (df.assists > 10)].index[0]

2

Nous pouvons voir que la première ligne où la valeur dans la colonne des points est supérieure à 15 et la valeur dans la colonne des passes décisives est supérieure à 10 est en position d’index 2.

Exemple 3 : Rechercher la première ligne qui répond à l’un des nombreux critères

Nous pouvons utiliser la syntaxe suivante pour trouver la première ligne où la valeur dans la colonne des points est supérieure à 15 ou la valeur dans la colonne des passes décisives est supérieure à 10 :

#find first row where points > 15 or assists > 10
df[(df.points > 15) | (df.assists > 10)].iloc[0]

team        A
points     18
assists     5
Name: 0, dtype: object

#find index of first row where points > 15 or assists > 10
df[(df.points > 15) | (df.assists > 10)].index[0]

0

Nous pouvons voir que la première ligne où la valeur dans la colonne des points est supérieure à 15 ou la valeur dans la colonne des passes décisives est supérieure à 10 est en position d’index 0.

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres tâches courantes dans les pandas :

Comment sélectionner des lignes sans valeurs NaN dans Pandas
Comment sélectionner des lignes en fonction des valeurs de colonne dans Pandas
Comment sélectionner des lignes uniques dans Pandas