Come selezionare le righe in base a più condizioni utilizzando pandas loc

È possibile utilizzare i seguenti metodi per selezionare le righe da un DataFrame panda in base a diverse condizioni:

Metodo 1: seleziona le righe che soddisfano più condizioni

 df. loc [((df[' col1 '] == ' A ') & (df[' col2' ] == ' G '))]

Metodo 2: selezionare le righe che soddisfano una delle diverse condizioni

 df. loc [((df[' col1 '] > 10) | (df[' col2' ] < 8))]

I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascuno di questi metodi nella pratica con i seguenti DataFrame panda:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team position assists rebounds
0 A G 5 11
1 A G 7 8
2 A F 7 10
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5
6 B F 9 9
7 B F 4 12

Metodo 1: seleziona le righe che soddisfano più condizioni

Il codice seguente mostra come selezionare solo le righe dal DataFrame in cui la squadra è uguale a “A” e la posizione è uguale a “G”:

 #select rows where team is equal to 'A' and position is equal to 'G'
df. loc [((df[' team '] == ' A ') & (df[' position '] == ' G '))]

	team position assists rebounds
0 A G 5 11
1 A G 7 8

C’erano solo due righe nel DataFrame che soddisfacevano entrambe queste condizioni.

Metodo 2: selezionare le righe che soddisfano una delle diverse condizioni

Il codice seguente mostra come selezionare solo le righe nel DataFrame in cui gli assist sono maggiori di 10 o i rimbalzi sono minori di 8:

 #select rows where assists is greater than 10 or rebounds is less than 8
df. loc [((df[' assists '] > 10) | (df[' rebounds '] < 8))]

	team position assists rebounds
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5

C’erano solo tre righe nel DataFrame che soddisfacevano entrambe queste condizioni.

Nota: in questi due esempi abbiamo filtrato le righe in base a due condizioni, ma utilizzando & e | attributi . operatori, possiamo filtrare tutte le condizioni che vogliamo.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:

Come creare una nuova colonna basata su una condizione in Pandas
Come eliminare righe contenenti un valore specifico in Pandas
Come rimuovere le righe duplicate in Pandas