Jak używać operatora „and” w pandach (z przykładami)

Możesz użyć symbolu & jako operatora „AND” w pandach.

Na przykład możesz użyć następującej podstawowej składni, aby filtrować wiersze w ramce danych pandy, które spełniają warunki 1 i 2:

 df[(condition1) & (condition2)]

Poniższe przykłady pokazują, jak używać tego operatora „AND” w różnych scenariuszach.

Przykład 1: Użyj operatora „AND” do filtrowania wierszy na podstawie wartości liczbowych w Pandach

Załóżmy, że mamy następującą ramkę DataFrame pand:

 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

Możemy użyć następującej składni do filtrowania wierszy w ramce danych, gdzie wartość w kolumnie punktów jest większa niż 20 , a wartość w kolumnie asyst jest równa 9:

 #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

Zwracane są jedynie wiersze, w których wartość punktów jest większa niż 20 , a wartość asyst jest równa 9.

Przykład 2: Użyj operatora „AND” do filtrowania wierszy na podstawie wartości ciągów w Pandach

Załóżmy, że mamy następującą ramkę DataFrame pand:

 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

Możemy użyć następującej składni do filtrowania wierszy w ramce danych, gdzie wartość w kolumnie pozycji jest równa G , a wartość w kolumnie konferencji jest równa W:

 #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

Jedyne zwrócone wiersze to te, w których kolumna pozycji równa się G , a kolumna konferencji równa się W.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w pandach:

Jak używać operatora „LUB” w Pandach
Jak filtrować wiersze Pandas DataFrame według daty
Jak filtrować ramkę danych Pandas według wartości kolumn