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»

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *