Como selecionar linhas com base em múltiplas condições usando pandas loc

Você pode usar os seguintes métodos para selecionar linhas de um DataFrame do pandas com base em várias condições:

Método 1: selecione linhas que atendam a várias condições

 df. loc [((df[' col1 '] == ' A ') & (df[' col2' ] == ' G '))]

Método 2: selecione linhas que atendam a uma das várias condições

 df. loc [((df[' col1 '] > 10) | (df[' col2' ] < 8))]

Os exemplos a seguir mostram como usar cada um desses métodos na prática com o seguinte DataFrame do pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team position assists rebounds
0 A G 5 11
1 A G 7 8
2 A F 7 10
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5
6 B F 9 9
7 B F 4 12

Método 1: selecione linhas que atendam a várias condições

O código a seguir mostra como selecionar apenas linhas do DataFrame onde equipe é igual a “A” e posição é igual a “G”:

 #select rows where team is equal to 'A' and position is equal to 'G'
df. loc [((df[' team '] == ' A ') & (df[' position '] == ' G '))]

	team position assists rebounds
0 A G 5 11
1 A G 7 8

Havia apenas duas linhas no DataFrame que atendiam a ambas as condições.

Método 2: selecione linhas que atendam a uma das várias condições

O código a seguir mostra como selecionar apenas linhas no DataFrame onde as assistências são maiores que 10 ou os rebotes são menores que 8:

 #select rows where assists is greater than 10 or rebounds is less than 8
df. loc [((df[' assists '] > 10) | (df[' rebounds '] < 8))]

	team position assists rebounds
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5

Havia apenas três linhas no DataFrame que atendiam a ambas as condições.

Nota: Nestes dois exemplos, filtramos as linhas com base em duas condições, mas usando & e | atributos . operadores, podemos filtrar quantas condições quisermos.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Como criar uma nova coluna baseada em uma condição no Pandas
Como deletar linhas contendo um valor específico no Pandas
Como remover linhas duplicadas no Pandas