Pandas で「or」演算子を使用する方法 (例あり)
|を使用できます。パンダの「OR」演算子としての記号。
たとえば、次の基本構文を使用して、条件 1または条件 2 を満たすパンダ データフレーム内の行をフィルターできます。
df[(condition1) | (condition2)]
次の例は、さまざまなシナリオでこの「OR」演算子を使用する方法を示しています。
例 1: Pandas で「OR」演算子を使用して数値に基づいて行をフィルターする
次のパンダ データフレームがあるとします。
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], ' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29], ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4], ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}) #view DataFrame print (df) team points assists rebounds 0 to 25 5 11 1 to 12 7 8 2 B 15 7 10 3 B 14 9 6 4 B 19 12 6 5 B 23 9 5 6 C 25 9 9 7 C 29 4 12
次の構文を使用して、points 列の値が 20 より大きいか、 assists 列の値が 9 に等しい DataFrame の行をフィルターできます。
#filter rows where points > 20 or assists = 9 df[(df. points > 20) | (df. assists == 9)] team points assists rebounds 0 to 25 5 11 3 B 14 9 6 5 B 23 9 5 6 C 25 9 9 7 C 29 4 12
返される行は、ポイント値が 20 より大きい行、またはアシスト値が 9 に等しい行のみです。
例 2: 「OR」演算子を使用して Pandas の文字列値に基づいて行をフィルタリングする
次のパンダ データフレームがあるとします。
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'], ' position ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'C', 'F', 'C', 'C'], ' conference ': ['W', 'W', 'W', 'W', 'E', 'E', 'E', 'E'], ' points ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}) #view DataFrame print (df) team position conference points 0 AGW 11 1 BGW 8 2 CFW 10 3DFW 6 4 ECE 6 5 FFE 5 6 GCE 9 7 HCE 12
次の構文を使用して、ポジション列の値が G に等しい、ポジション列の値が F に等しい、またはチーム列の値が H に等しいデータフレーム内の行をフィルターできます。
#filter rows based on string values df[( df.team == ' H ') | (df. position == ' G ') | (df. position == ' F ')] team position conference points 0 A G W 11 1 B G W 8 2 C F W 10 3 D F W 6 5 F F E 5 7 H C E 12
返される行は、指定された 3 つの条件のうち少なくとも 1 つを満たす行のみです。
追加リソース
次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。
Pandas DataFrame を列値でフィルタリングする方法
Pandas DataFrame 行を日付でフィルターする方法
複数の条件で Pandas DataFrame をフィルタリングする方法