複数の条件で pandas dataframe をフィルタリングする方法
多くの場合、複数の条件で pandas DataFrame をフィルターしたい場合があります。幸いなことに、これはブール演算を使用して簡単に実行できます。
このチュートリアルでは、次の pandas DataFrame をいくつかの条件でフィルタリングする方法について、いくつかの例を示します。
import pandas as pd #createDataFrame df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'points': [25, 12, 15, 14, 19], 'assists': [5, 7, 7, 9, 12], 'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6]}) #view DataFrame 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 C 19 12 6
例 1: 「And」を使用して複数の条件でフィルタリングする
次のコードは、 and ( & ) 演算子を使用して DataFrame をフィルターする方法を示しています。
#return only rows where points is greater than 13 and assists is greater than 7 df[(df. points > 13) & (df. assists > 7)] team points assists rebounds 3 B 14 9 6 4 C 19 12 6 #return only rows where team is 'A' and points is greater than or equal to 15 df[(df. team == 'A') & (df. points >= 15)] team points assists rebounds 0 to 25 5 11
例 2: 「Or」を使用して複数の条件でフィルタリングする
次のコードは、 or ( | ) 演算子を使用して DataFrame をフィルターする方法を示しています。
#return only rows where points is greater than 13 or assists is greater than 7 df[(df. dots > 13) | (df. assists > 7)] team points assists rebounds 0 to 25 5 11 2 B 15 7 10 3 B 14 9 6 4 C 19 12 6 #return only rows where team is 'A' or points is greater than or equal to 15 df[( df.team == 'A') | (df. points >= 15)] team points assists rebounds 0 to 25 5 11 1 to 12 7 8 2 B 15 7 10 4 C 19 12 6
例 3: リストを使用して複数の条件でフィルタリングする
次のコードは、行の値がリストに含まれる DataFrame をフィルターする方法を示しています。
#define a list of values filter_list = [12, 14, 15] #return only rows where points is in the list of values df[df. points . isin (filter_list)] team points assists rebounds 1 to 12 7 8 2 B 15 7 10 3 B 14 9 6 #define another list of values filter_list2 = ['A', 'C'] #return only rows where team is in the list of values df[df. team . isin (filter_list2)] team points assists rebounds 0 to 25 5 11 1 to 12 7 8 4 C 19 12 6
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