<\/p>\n
Freq\u00fcentemente, voc\u00ea pode querer obter n\u00fameros de linha em um DataFrame do pandas que contenha um determinado valor.<\/span><\/p>\n Felizmente, isso \u00e9 f\u00e1cil de fazer usando a fun\u00e7\u00e3o .index<\/strong> .<\/span><\/p>\n Este tutorial mostra v\u00e1rios exemplos de uso pr\u00e1tico desta fun\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte sintaxe para obter os n\u00fameros das linhas onde \u201cteam\u201d \u00e9 igual a Mavs:<\/span><\/p>\n Podemos ver que o nome da equipe \u00e9 igual a ‘Mavs’ nas linhas \u00edndice 0<\/strong> e 1<\/strong> .<\/span><\/p>\n Tamb\u00e9m podemos obter os n\u00fameros das linhas onde o nome da equipe \u00e9 encontrado em uma determinada lista de nomes de equipes:<\/span><\/p>\n Podemos ver que o nome do time \u00e9 igual a ‘Mavs’ ou ‘Spurs’ nos \u00edndices de linha 0<\/strong> , 1<\/strong> e 2<\/strong> .<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Se voc\u00ea souber que uma \u00fanica linha corresponde a um determinado valor, poder\u00e1 recuperar esse n\u00famero de linha exclusivo usando a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n Podemos ver que a equipe \u00e9 igual a “Celtics” no \u00edndice de linha n\u00famero 3<\/strong> .<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Se quiser saber o n\u00famero total de linhas em que uma coluna \u00e9 igual a um determinado valor, voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n Podemos ver que esta equipe \u00e9 igual a \u201cMavs\u201d em um total de 2<\/strong> linhas.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Como encontrar valores \u00fanicos em m\u00faltiplas colunas no Pandas<\/a> Freq\u00fcentemente, voc\u00ea pode querer obter n\u00fameros de linha em um DataFrame do pandas que contenha um determinado valor. Felizmente, isso \u00e9 f\u00e1cil de fazer usando a fun\u00e7\u00e3o .index . Este tutorial mostra v\u00e1rios exemplos de uso pr\u00e1tico desta fun\u00e7\u00e3o. Exemplo 1: Obtenha n\u00fameros de linhas que correspondam a um determinado valor Suponha que temos o […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-978","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Exemplo 1: Obtenha n\u00fameros de linhas que correspondam a um determinado valor<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],\n 'assists': [5, 7, 7, 9, 12],\n 'team': ['Mavs', 'Mavs', 'Spurs', 'Celtics', 'Warriors']})\n\n#view DataFrame<\/span> \nprint<\/span> (df)\n\n team assists points\n0 25 5 Mavs\n1 12 7 Mavs\n2 15 7 Spurs\n3 14 9 Celtics\n4 19 12 Warriors\n<\/strong><\/pre>\n #get row numbers where 'team' is equal to Mavs<\/span>\ndf[df[' team<\/span> '] == ' Mavs<\/span> ']. index<\/span>\n\nInt64Index([0, 1], dtype='int64')\n<\/strong><\/pre>\n #get row numbers where 'team' is equal to Mavs or Spurs<\/span>\nfilter_list = [' Mavs<\/span> ', ' Spurs<\/span> ']\n\n#return only rows where team is in the list of team names\n<\/span>df[df. team<\/span> . isin<\/span> (filter_list)]. index\n<\/span><\/span><\/span>\nInt64Index([0, 1, 2], dtype='int64')\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo 2: Obtenha um n\u00famero de linha exclusivo<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],\n 'assists': [5, 7, 7, 9, 12],\n 'team': ['Mavs', 'Mavs', 'Spurs', 'Celtics', 'Warriors']})<\/strong><\/pre>\n #get the row number where team is equal to Celtics<\/span>\ndf[df[' team<\/span> '] == ' Celtics<\/span> ']. index<\/span> [ 0<\/span> ]\n\n3<\/strong><\/pre>\n Exemplo 3: Obtenha a soma dos n\u00fameros das linhas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],\n 'assists': [5, 7, 7, 9, 12],\n 'team': ['Mavs', 'Mavs', 'Spurs', 'Celtics', 'Warriors']})<\/strong><\/pre>\n #find total number of rows where team is equal to Mavs<\/span>\nlen<\/span> (df[df[' team<\/span> '] == ' Celtics<\/span> ']. index )<\/span><\/span>\n\n2<\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como filtrar um DataFrame do Pandas em m\u00faltiplas condi\u00e7\u00f5es<\/a>
Como contar valores ausentes em um DataFrame do Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"