วิธีเลือกแถวตามเงื่อนไขหลายรายการโดยใช้ pandas loc

คุณสามารถใช้วิธีการต่อไปนี้เพื่อเลือกแถวจาก Pandas DataFrame ตามเงื่อนไขหลายประการ:

วิธีที่ 1: เลือกแถวที่ตรงตามเงื่อนไขหลายประการ

 df. loc [((df[' col1 '] == ' A ') & (df[' col2' ] == ' G '))]

วิธีที่ 2: เลือกแถวที่ตรงตามเงื่อนไขข้อใดข้อหนึ่ง

 df. loc [((df[' col1 '] > 10) | (df[' col2' ] < 8))]

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีในทางปฏิบัติกับ 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'],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team position assists rebounds
0 A G 5 11
1 A G 7 8
2 A F 7 10
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5
6 B F 9 9
7 B F 4 12

วิธีที่ 1: เลือกแถวที่ตรงตามเงื่อนไขหลายประการ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการเลือกเฉพาะแถวจาก DataFrame โดยที่ทีมเท่ากับ “A” และตำแหน่งเท่ากับ “G”:

 #select rows where team is equal to 'A' and position is equal to 'G'
df. loc [((df[' team '] == ' A ') & (df[' position '] == ' G '))]

	team position assists rebounds
0 A G 5 11
1 A G 7 8

DataFrame มีเพียงสองแถวที่ตรงตามเงื่อนไขทั้งสองนี้

วิธีที่ 2: เลือกแถวที่ตรงตามเงื่อนไขข้อใดข้อหนึ่ง

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการเลือกเฉพาะแถวใน DataFrame โดยที่ตัวช่วยมีค่ามากกว่า 10 หรือ การตอบสนองน้อยกว่า 8:

 #select rows where assists is greater than 10 or rebounds is less than 8
df. loc [((df[' assists '] > 10) | (df[' rebounds '] < 8))]

	team position assists rebounds
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5

DataFrame มีเพียงสามแถวที่ตรงตามเงื่อนไขทั้งสองนี้

หมายเหตุ: ในสองตัวอย่างนี้ เราได้กรองแถวตามเงื่อนไขสองข้อ แต่ใช้เครื่องหมาย & และ | คุณลักษณะ ผู้ประกอบการเราสามารถกรองเงื่อนไขได้มากเท่าที่ต้องการ

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่น ๆ ในแพนด้า:

วิธีสร้างคอลัมน์ใหม่ตามเงื่อนไขใน Pandas
วิธีลบแถวที่มีค่าเฉพาะใน Pandas
วิธีลบแถวที่ซ้ำกันใน Pandas