Как использовать оператор «и» в pandas (с примерами)

Вы можете использовать символ & в качестве оператора «И» в pandas.

Например, вы можете использовать следующий базовый синтаксис для фильтрации строк в DataFrame pandas, которые удовлетворяют условиям 1 и 2:

 df[(condition1) & (condition2)]

Следующие примеры показывают, как использовать оператор «И» в различных сценариях.

Пример 1. Используйте оператор «И» для фильтрации строк на основе числовых значений в Pandas

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   ' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' 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 to 25 5 11
1 to 12 7 8
2 B 15 7 10
3 B 14 9 6
4 B 19 12 6
5 B 23 9 5
6 C 25 9 9
7 C 29 4 12

Мы можем использовать следующий синтаксис для фильтрации строк в DataFrame, где значение в столбце точек больше 20 , а значение в столбце помощи равно 9:

 #filter rows where points > 20 and assists = 9
df[(df. points > 20) & (df. assists == 9)]

        team points assists rebounds
5 B 23 9 5
6 C 25 9 9

Возвращаются только строки, в которых значение очков превышает 20 , а значение передач равно 9.

Пример 2. Используйте оператор «И» для фильтрации строк на основе строковых значений в Pandas

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'C', 'F', 'C', 'C'],
                   ' conference ': ['W', 'W', 'W', 'W', 'E', 'E', 'E', 'E'],
                   ' points ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team position conference points
0 AGW 11
1 BGW 8
2 CFW 10
3DFW 6
4 ECE 6
5 FFE 5
6 GCE 9
7 HCE 12

Мы можем использовать следующий синтаксис для фильтрации строк в DataFrame, где значение в столбце позиции равно G , а значение в столбце конференции равно W:

 #filter rows based on string values
df[(df. position == ' G ') & (df. conference == ' W ') ]

team position conference points
0 A G W 11
1 B G W 8

Возвращаются только строки, в которых столбец позиции равен G , а столбец конференции равен W.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Как использовать оператор «ИЛИ» в Pandas
Как фильтровать строки Pandas DataFrame по дате
Как фильтровать DataFrame Pandas по значениям столбца