Pandas에서 "and" 연산자를 사용하는 방법(예제 포함)

Pandas에서는 & 기호를 “AND” 연산자로 사용할 수 있습니다.

예를 들어 다음 기본 구문을 사용하여 조건 1 과 2를 충족하는 pandas DataFrame의 행을 필터링할 수 있습니다.

 df[(condition1) & (condition2)]

다음 예에서는 다양한 시나리오에서 이 “AND” 연산자를 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: “AND” 연산자를 사용하여 Pandas의 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 20 보다 크고 지원 열의 값이 9인 DataFrame의 행을 필터링할 수 있습니다.

 #filter rows where points > 20 and assists = 9
df[(df. points > 20) & (df. assists == 9)]

        team points assists rebounds
5 B 23 9 5
6 C 25 9 9

반환되는 유일한 행은 포인트 값이 20 보다 크고 어시스트 값이 9인 행입니다.

예 2: Pandas에서 “AND” 연산자를 사용하여 문자열 값을 기반으로 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 G 이고 회의 열의 값이 W인 DataFrame의 행을 필터링할 수 있습니다.

 #filter rows based on string values
df[(df. position == ' G ') & (df. conference == ' W ') ]

team position conference points
0 A G W 11
1 B G W 8

반환되는 유일한 행은 위치 열이 G 이고 회의 열이 W인 행입니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 “OR” 연산자를 사용하는 방법
Pandas DataFrame 행을 날짜별로 필터링하는 방법
열 값으로 Pandas DataFrame을 필터링하는 방법