Pandas: как фильтровать строки по длине строки
Вы можете использовать следующие методы для фильтрации строк, содержащих строку определенной длины в DataFrame pandas:
Метод 1: фильтрация строк по длине строки в столбце
#filter rows where col1 has a string length of 5 df. loc [df[' col1 ']. str . len () == 5 ]
Способ 2. Фильтрация строк по длине строки в нескольких столбцах .
#filter rows where col1 has string length of 5 and col2 has string length of 7 df. loc [(df[' col1 ']. str . len () == 5 ) & (df[' col2 ']. str . len () == 7 )]
В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике со следующим DataFrame pandas:
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' conf ': ['East', 'East', 'North', 'West', 'North', 'South'], ' pos ': ['Guard', 'Guard', 'Forward', 'Center', 'Center', 'Forward'], ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 9]}) #view DataFrame print (df) conf pos points 0 East Guard 5 1 East Guard 7 2 North Forward 7 3 West Center 9 4 North Center 12 5 South Forward 9
Пример 1. Фильтрация строк по длине строки в столбце
Следующий код показывает, как фильтровать строки из DataFrame, длина строки которых в столбце conf равна 5 :
#filter rows where conf has a string length of 5 df. loc [df[' conf ']. str . len () == 5 ] conf pos points 2 North Forward 7 4 North Center 12 5 South Forward 9
Возвращаются только строки, в которых столбец conf имеет длину строки 5 .
Мы видим, что две разные строки соответствуют этому критерию в столбце conf :
- «Север»
- «Юг»
Обе строки имеют длину 5 .
Пример 2. Фильтрация строк по длине строки в нескольких столбцах
Следующий код показывает, как фильтровать строки из DataFrame, имеющие длину строки 5 в столбце conf и длину строки 7 в столбце pos :
#filter rows where conf has string length of 5 and pos has string length of 7 df. loc [(df[' conf ']. str . len () == 5 ) & (df[' pos ']. str . len () == 7 )] conf pos points 2 North Forward 7 5 South Forward 9
Возвращаются только строки, в которых столбец conf имеет длину строки 5 , а столбец pos имеет длину Force 7 .
Примечание . Полную документацию функции str.len() в pandas вы можете найти здесь .
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:
Как удалить строки в Pandas DataFrame в зависимости от условия
Как фильтровать DataFrame Pandas по нескольким условиям
Как использовать фильтр «НЕ В» в Pandas DataFrame