Pandas에서 "or" 연산자를 사용하는 방법(예제 포함)
|를 사용할 수 있습니다. Pandas에서는 “OR” 연산자로 기호를 사용합니다.
예를 들어 다음 기본 구문을 사용하여 조건 1 또는 조건 2를 충족하는 pandas DataFrame의 행을 필터링할 수 있습니다.
df[(condition1) | (condition2)]
다음 예에서는 다양한 시나리오에서 이 “OR” 연산자를 사용하는 방법을 보여줍니다.
예 1: Pandas에서 “OR” 연산자를 사용하여 숫자 값을 기준으로 행을 필터링합니다.
다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.
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
다음 구문을 사용하여 포인트 열의 값이 20보다 크 거나 지원 열의 값이 9인 DataFrame의 행을 필터링할 수 있습니다.
#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
반환되는 유일한 행은 포인트 값이 20보다 크 거나 어시스트 값이 9인 행입니다.
예 2: Pandas에서 “OR” 연산자를 사용하여 문자열 값을 기준으로 행 필터링
다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.
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
다음 구문을 사용하여 위치 열의 값이 G와 같 거나 위치 열의 값이 F와 같 거나 팀 열의 값이 H와 같은 DataFrame의 행을 필터링할 수 있습니다.
#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
반환되는 유일한 행은 지정된 세 가지 조건 중 하나 이상을 충족하는 행입니다.
추가 리소스
다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.
열 값으로 Pandas DataFrame을 필터링하는 방법
Pandas DataFrame 행을 날짜별로 필터링하는 방법
여러 조건에서 Pandas DataFrame을 필터링하는 방법