Panda's: selecteer rijen waar de waarde in een willekeurige kolom verschijnt

Vaak wilt u misschien rijen selecteren in een Panda DataFrame waarbij een bepaalde waarde in een van de kolommen verschijnt.

Gelukkig is dit eenvoudig te doen met de .any pandas-functie. In deze tutorial worden verschillende voorbeelden van praktisch gebruik van deze functie uitgelegd.

Voorbeeld 1: Zoek een waarde in een willekeurige kolom

Stel dat we de volgende panda’s DataFrame hebben:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6]})

#view DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6

De volgende syntaxis laat zien hoe u alle rijen in het DataFrame selecteert die de waarde 25 in een van de kolommen bevatten:

 df[df. isin ([ 25 ]). any (axis= 1 )]

        points assists rebounds
0 25 5 11

De volgende syntaxis laat zien hoe u alle rijen in het DataFrame selecteert die de waarden 25, 9 of 6 in een van de kolommen bevatten:

 df[df. isin ([ 25,9,6 ]). any (axis= 1 )]

        points assists rebounds
0 25 5 11
3 14 9 6
4 19 12 6

Voorbeeld 2: Zoek een teken in een willekeurige kolom

Stel dat we de volgende panda’s DataFrame hebben:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12],
                   'position': ['G', 'G', 'F', 'F', 'C']})

#view DataFrame
print (df)

   position assist points
0 25 5 G
1 12 7 G
2 15 7 F
3 14 9 F
4 19 12 C

De volgende syntaxis laat zien hoe u alle rijen in het DataFrame selecteert die het teken G in een van de kolommen bevatten:

 df[df. isin ([' G ']). any (axis= 1 )]


position assist points
0 25 5 G
1 12 7 G

De volgende syntaxis laat zien hoe u alle rijen in het DataFrame selecteert die de waarden G of C in een van de kolommen bevatten:

 df[df. isin ([' G ',' C ']). any (axis= 1 )] 

position assist points
0 25 5 G
1 12 7 G
4 19 12 C

Aanvullende bronnen

Hoe u een Pandas DataFrame op meerdere voorwaarden kunt filteren
Hoe unieke waarden in meerdere kolommen in Panda’s te vinden
Hoe rijnummers in een Pandas DataFrame te krijgen