Pandas: 기준을 충족하는 첫 번째 행을 찾는 방법

다음 구문을 사용하여 특정 기준을 충족하는 pandas DataFrame의 첫 번째 행을 찾을 수 있습니다.

 #get first row where value in 'team' column is equal to 'B'
df[df. team == ' B ']. iloc [0]

#get index of first row where value in 'team' column is equal to 'B'
df[df. team == ' B ']. index [0]

다음 예는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   ' points ': [18, 13, 19, 14, 24, 21, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 17, 9, 12, 9, 5, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 18 5
1 to 13 7
2 A 19 17
3 B 14 9
4 B 24 12
5 C 21 9
6 C 20 5
7 C 28 12

예 1: 기준을 충족하는 첫 번째 행 찾기

다음 구문을 사용하여 팀 열의 값이 “B”인 첫 번째 행을 찾을 수 있습니다.

 #find first row where team is equal to 'B'
df[df. team == ' B ']. iloc [0]

team B
points 14
assists 9
Name: 3, dtype: object

#find index of first row where team is equal to 'B'
df[df. team == ' B ']. index [0]

3

팀 열의 값이 “B”인 첫 번째 행이 인덱스 위치 3에 있음을 알 수 있습니다.

예 2: 여러 기준을 충족하는 첫 번째 행 찾기

다음 구문을 사용하여 포인트 열의 값이 15보다 크고 어시스트 열의 값이 10보다 큰 첫 번째 행을 찾을 수 있습니다.

 #find first row where points > 15 and assists > 10
df[(df. points > 15) & (df. assists > 10)]. iloc [0]

team A
points 19
assists 17
Name: 2, dtype: object

#find index of first row where points > 15 and assists > 10
df[(df. points > 15) & (df. assists > 10)]. index [0]

2

포인트 열의 값이 15보다 크고 어시스트 열의 값이 10보다 큰 첫 번째 행이 인덱스 위치 2에 있음을 알 수 있습니다.

예 3: 여러 기준 중 하나를 충족하는 첫 번째 행 찾기

다음 구문을 사용하여 포인트 열의 값이 15보다 크거나 어시스트 열의 값이 10보다 큰 첫 번째 행을 찾을 수 있습니다.

 #find first row where points > 15 or assists > 10
df[(df. points > 15) | (df. assists > 10)]. iloc [0]

team A
points 18
assists 5
Name: 0, dtype: object

#find index of first row where points > 15 or assists > 10
df[(df. points > 15) | (df. assists > 10)]. index [0]

0

포인트 열의 값이 15보다 크거나 어시스트 열의 값이 10보다 큰 첫 번째 행이 인덱스 위치 0에 있음을 알 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 NaN 값 없이 행을 선택하는 방법
Pandas에서 열 값을 기준으로 행을 선택하는 방법
Pandas에서 단일 행을 선택하는 방법