Як використовувати оператор «і» в pandas (з прикладами)
Ви можете використовувати символ & як оператор «І» в pandas.
Наприклад, ви можете використовувати наступний базовий синтаксис для фільтрації рядків у pandas DataFrame, які задовольняють умови 1 і 2:
df[(condition1) & (condition2)]
У наведених нижче прикладах показано, як використовувати цей оператор «І» в різних сценаріях.
Приклад 1. Використовуйте оператор «AND», щоб фільтрувати рядки на основі числових значень у Pandas
Припустімо, що у нас є наступні pandas DataFrame:
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
Ми можемо використовувати наступний синтаксис для фільтрації рядків у DataFrame, де значення в стовпці балів перевищує 20 , а значення в стовпці допомоги дорівнює 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
Повертаються лише ті рядки, у яких кількість очок перевищує 20 , а кількість передач дорівнює 9.
Приклад 2: використання оператора «AND» для фільтрації рядків на основі рядкових значень у Pandas
Припустімо, що у нас є наступні pandas DataFrame:
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
Ми можемо використовувати такий синтаксис для фільтрації рядків у DataFrame, де значення в стовпці позиції дорівнює G , а значення в стовпці конференції дорівнює 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
Повертаються лише ті рядки, де стовпець позиції дорівнює G , а стовпець конференції дорівнює W.
Додаткові ресурси
У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові завдання в pandas:
Як використовувати оператор «АБО» в Pandas
Як фільтрувати рядки Pandas DataFrame за датою
Як відфільтрувати Pandas DataFrame за значеннями стовпців