Pandas: 목록의 값을 기준으로 행을 필터링하는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 목록의 값을 포함하는 Pandas DataFrame의 행을 필터링할 수 있습니다.

 df[df[' team ']. isin ([' A ',' B ',' D '])]

이 특정 예에서는 Team 열이 A , B 또는 D 값과 동일한 행만 포함하도록 DataFrame을 필터링합니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: 목록 값을 기준으로 Pandas DataFrame 필터링

다양한 농구 선수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D', 'D'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' 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 A 18 5 11
1 to 22 7 8
2 B 19 7 10
3 B 14 9 6
4 C 14 12 6
5 C 11 9 5
6 D 20 9 9
7 D 28 4 12

이제 팀 열의 값이 A , B 또는 D 인 행만 포함하도록 DataFrame을 필터링한다고 가정합니다.

이를 위해 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 #filter for rows where team is equal to 'A', 'B' or 'D'
df[df[' team ']. isin ([' A ',' B ',' D '])]

	team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 to 22 7 8
2 B 19 7 10
3 B 14 9 6
6 D 20 9 9
7 D 28 4 12

필터링된 DataFrame에는 Team 열의 값이 A , B 또는 D 와 같은 행만 포함됩니다.

또한 isin() 함수를 사용하여 숫자 값으로 필터링할 수 있습니다.

예를 들어 다음 코드를 사용하여 지원 열이 5 또는 9 인 행을 필터링할 수 있습니다.

 #filter for rows where assists is equal to 5 or 9
df[df[' assists ']. isin ([ 5,9 ] )]


        team points assists rebounds
0 A 18 5 11
3 B 14 9 6
5 C 11 9 5
6 D 20 9 9

필터링된 DataFrame에는 지원 열의 값이 5 또는 9 인 행만 포함됩니다.

참고 : pandas isin() 함수에 대한 전체 문서는 여기에서 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: 피벗 테이블에 필터를 추가하는 방법
Pandas: ‘포함하지 않음’을 필터링하는 방법
Pandas: 특정 문자열이 포함된 행을 필터링하는 방법