Pandas: แยกค่าคอลัมน์ตามคอลัมน์อื่น

คุณสามารถใช้ฟังก์ชัน query() ใน pandas เพื่อแยกค่าในคอลัมน์หนึ่งตามค่าในคอลัมน์อื่น

ฟังก์ชันนี้ใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้:

 df. query (" team=='A' ")[" points "]

ตัวอย่างนี้จะแยกแต่ละค่าจากคอลัมน์ คะแนน โดยที่คอลัมน์ ทีม เท่ากับ A

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติกับ Pandas DataFrame ต่อไปนี้:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],
                   ' points ': [11, 28, 10, 26, 6, 25, 29, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team position points
0 AG 11
1 AG 28
2 AF10
3AF 26
4 BG 6
5 BG 25
6 BF 29
7 BF 12

ตัวอย่างที่ 1: แยกค่าคอลัมน์ตามเงื่อนไขที่ตรง

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการแยกแต่ละค่าจากคอลัมน์ คะแนน โดยที่ค่าคอลัมน์ ทีม เท่ากับ “A”:

 #extract each value in points column where team is equal to 'A'
df. query (" team=='A' ")[" points "]

0 11
1 28
2 10
3 26
Name: points, dtype: int64

ฟังก์ชันนี้ส่งคืนค่าสี่ค่าในคอลัมน์ จุด โดยที่ค่าที่สอดคล้องกันในคอลัมน์ ทีม เท่ากับ “A”

ตัวอย่างที่ 2: แยกค่าคอลัมน์ตามเงื่อนไขข้อใดข้อหนึ่งจากหลายข้อ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการแยกแต่ละค่าจากคอลัมน์ คะแนน โดยที่ค่าคอลัมน์ ทีม เท่ากับ “A” หรือ ค่าคอลัมน์ ตำแหน่ง เท่ากับ “G”:

 #extract each value in points column where team is 'A' or position is 'G'
df. query (" team=='A' | position=='G' ")[" points "]

0 11
1 28
2 10
3 26
4 6
5 25
Name: points, dtype: int64

ฟังก์ชันนี้ส่งคืนค่าหกค่าในคอลัมน์ จุด โดยที่ค่าที่สอดคล้องกันในคอลัมน์ ทีม เท่ากับ “A” หรือ ค่าในคอลัมน์ ตำแหน่ง เท่ากับ “G”

ตัวอย่างที่ 3: แยกค่าคอลัมน์ตามเงื่อนไขหลายข้อ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการแยกแต่ละค่าจากคอลัมน์ คะแนน โดยที่ค่าคอลัมน์ ทีม เท่ากับ “A” และ ค่าคอลัมน์ ตำแหน่ง เท่ากับ “G”:

 #extract each value in points column where team is 'A' and position is 'G'
df. query (" team=='A' & position=='G' ")[" points "]

0 11
1 28
Name: points, dtype: int64

ฟังก์ชันนี้ส่งคืนค่าสองค่าในคอลัมน์ จุด โดยที่ค่าที่สอดคล้องกันในคอลัมน์ ทีม เท่ากับ “A” และ ค่าในคอลัมน์ ตำแหน่ง เท่ากับ “G”

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีการทำงานทั่วไปอื่นๆ ในแพนด้า:

Pandas: วิธีเลือกคอลัมน์ตามเงื่อนไข
นุ่น: ลบแถวตามเงื่อนไขหลายประการ
Pandas: อัปเดตค่าคอลัมน์ตาม DataFrame อื่น