Панды: выберите строки, в которых два столбца равны
Вы можете использовать следующие методы для выбора строк в DataFrame pandas, где два столбца равны (или нет):
Способ 1. Выберите строки, в которых два столбца равны.
df. query (' column1 ==column2 ')
Способ 2. Выберите строки, в которых два столбца не равны.
df. query (' column1 !=column2 ')
В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике со следующим DataFrame pandas:
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' painting ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], ' fail1 ': ['Good', 'Good', 'Bad', 'Bad', 'Good', 'Good'], ' fail2 ': ['Good', 'Bad', 'Bad', 'Good', 'Good', 'Good']}) #view DataFrame print (df) painting rater1 rater2 0 A Good Good 1 B Good Bad 2 C Bad Bad 3 D Bad Good 4 E Good Good 5 F Good Good
Пример 1. Выберите строки, в которых два столбца равны.
Мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы выбрать в DataFrame только те строки, в которых значения столбцов рейтинга1 и рейтингера2 равны:
#select rows where rater1 is equal to rater2 df. query (' rater1 ==rater2 ') painting rater1 rater2 0 A Good Good 2 C Bad Bad 4 E Good Good 5 F Good Good
Обратите внимание, что выбираются только строки, в которых промах1 и промах2 равны.
Мы также могли бы использовать функцию len() , если просто хотим подсчитать, сколько строк имеет равные значения в столбцах рейтинга1 и рейтингера2 :
#count the number of rows where rater1 is equal to rater2 len ( df.query (' rater1 ==rater2 ')) 4
Это говорит нам о том, что есть 4 строки, в которых значения столбцов Miss1 и Miss2 равны.
Пример 2. Выберите строки, в которых два столбца не равны.
Мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы выбрать в DataFrame только те строки, в которых значения столбцов рейтинга1 и рейтингера2 не равны:
#select rows where rater1 is not equal to rater2 df. query (' rater1 !=rater2 ') painting rater1 rater2 1 B Good Bad 3 D Bad Good
Обратите внимание, что выбираются только строки, в которых промах1 и промах2 не равны.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:
Как переименовать столбцы в Pandas
Как добавить столбец в DataFrame Pandas
Как изменить порядок столбцов в Pandas DataFrame