Pandas: как использовать метод isin() с методом query()
Часто вам может потребоваться использовать функцию isin() в методе query() в pandas для фильтрации строк в DataFrame, где столбец содержит значение в списке.
Для этого вы можете использовать следующий синтаксис:
df. query (' team in ["A", "B", "D"] ')
Этот конкретный запрос фильтрует строки из DataFrame pandas, где столбец команды равен A, B или D.
Примечание . При использовании метода pandas query() нам нужно использовать in вместо isin .
В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.
Пример: используйте метод query() для фильтрации значений в списке.
Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas, содержащий информацию о различных баскетболистах:
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D', 'E'], ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28], ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4], ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}) #view DataFrame print (df) team points assists rebounds 0 A 18 5 11 1 to 22 7 8 2 B 19 7 10 3 B 14 9 6 4 C 14 12 6 5 C 11 9 5 6 D 20 9 9 7 E 28 4 12
Теперь предположим, что мы хотим найти строки, в которых значение в столбце команды равно A, B или D.
Для этого мы можем использовать следующий синтаксис:
#query for rows where team is in list of specific teams df. query (' team in ["A", "B", "D"] ') team points assists rebounds 0 A 18 5 11 1 to 22 7 8 2 B 19 7 10 3 B 14 9 6 6 D 20 9 9
Обратите внимание, что функция query() возвращает все строки, где значение в столбце команды равно A, B или D.
Также обратите внимание, что мы можем сохранить список названий команд в переменной, а затем ссылаться на эту переменную в функции query(), используя оператор @ :
#create variable to hold specific team names team_names = [" A ", " B ", " D "] #query for rows where team is equal to a team name in team_names variable df. query (' team in @team_names ') team points assists rebounds 0 A 18 5 11 1 to 22 7 8 2 B 19 7 10 3 B 14 9 6 6 D 20 9 92
Запрос возвращает все строки в DataFrame, где команда равна одному из названий команд, хранящихся в переменной team_names .
Обратите внимание, что результаты этого запроса совпадают с результатами предыдущего примера.
Примечание . Полную документацию по функции pandas query() можно найти здесь .
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:
Pandas: как фильтровать строки по длине строки
Pandas: как удалить строки по условию
Панды: как использовать фильтр «НЕТ ВХОДА»