Personnaliser les préférences

Nous utilisons des cookies pour vous aider à naviguer efficacement et à exécuter certaines fonctions. Vous trouverez ci-dessous des informations détaillées sur tous les cookies sous chaque catégorie de consentement.

Les cookies classés comme « Nécessaires » sont stockés sur votre navigateur car ils sont essentiels pour activer les fonctionnalités de base du site.... 

Toujours actif

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

Aucun cookie à afficher.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

Aucun cookie à afficher.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

Aucun cookie à afficher.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

Aucun cookie à afficher.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

Aucun cookie à afficher.

Pandas : sélectionnez les lignes où la valeur apparaît dans n’importe quelle colonne



Souvent, vous souhaiterez peut-être sélectionner les lignes d’un DataFrame pandas dans lesquelles une certaine valeur apparaît dans l’une des colonnes.

Heureusement, cela est facile à faire en utilisant la fonction .any pandas. Ce tutoriel explique plusieurs exemples d’utilisation pratique de cette fonction.

Exemple 1 : Rechercher une valeur dans n’importe quelle colonne

Supposons que nous ayons le DataFrame pandas suivant :

import pandas as pd

#create DataFrame
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

La syntaxe suivante montre comment sélectionner toutes les lignes du DataFrame qui contiennent la valeur 25 dans l’une des colonnes :

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

        points	assists	rebounds
0	25	5	11

La syntaxe suivante montre comment sélectionner toutes les lignes du DataFrame qui contiennent les valeurs 25, 9 ou 6 dans l’une des colonnes :

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

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

Exemple 2 : Rechercher un caractère dans n’importe quelle colonne

Supposons que nous ayons le DataFrame pandas suivant :

import pandas as pd

#create DataFrame
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)

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

La syntaxe suivante montre comment sélectionner toutes les lignes du DataFrame qui contiennent le caractère G dans l’une des colonnes :

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


points	assists	position
0	25	5	G
1	12	7	G

La syntaxe suivante montre comment sélectionner toutes les lignes du DataFrame qui contiennent les valeurs G ou C dans l’une des colonnes :

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

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

Ressources additionnelles

Comment filtrer un DataFrame Pandas sur plusieurs conditions
Comment trouver des valeurs uniques dans plusieurs colonnes dans Pandas
Comment obtenir des numéros de ligne dans un DataFrame Pandas

Ajouter un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *