Pandas: выберите строки, где значение отображается в любом столбце

Часто вам может потребоваться выбрать строки в DataFrame pandas, где определенное значение отображается в одном из столбцов.

К счастью, это легко сделать с помощью функции .any pandas. В этом руководстве объясняется несколько примеров практического использования этой функции.

Пример 1. Найдите значение в любом столбце

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
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

Следующий синтаксис показывает, как выбрать все строки в DataFrame, содержащие значение 25 в одном из столбцов:

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

        points assists rebounds
0 25 5 11

Следующий синтаксис показывает, как выбрать все строки в DataFrame, содержащие значения 25, 9 или 6 в любом из столбцов:

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

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

Пример 2. Найдите символ в любом столбце

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
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)

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

Следующий синтаксис показывает, как выбрать все строки в DataFrame, содержащие символ G в любом из столбцов:

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


position assist points
0 25 5 G
1 12 7 G

Следующий синтаксис показывает, как выбрать все строки в DataFrame, содержащие значения G или C в любом из столбцов:

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

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

Дополнительные ресурсы

Как фильтровать DataFrame Pandas по нескольким условиям
Как найти уникальные значения в нескольких столбцах в Pandas
Как получить номера строк в DataFrame Pandas