¿Cómo seleccionar filas de Pandas DataFrame?

pandas.DataFrame.loces una función utilizada para seleccionar filas de Pandas DataFrame según la condición proporcionada. En este artículo, aprendamos a seleccionar las filas de Pandas DataFrame según algunas condiciones.

Sintaxis: df.loc[df[‘cname’] ‘condición’]

Parámetros:
df: representa el marco de datos
cname: representa el nombre de la columna
condition: representa la condición en la que se deben seleccionar las filas

Ejemplo 1:

# Importing pandas as pd
from pandas import DataFrame
  
# Creating a data frame
cart = {'Product': ['Mobile', 'AC', 'Laptop', 'TV', 'Football'],
        'Type': ['Electronic', 'HomeAppliances', 'Electronic', 
                 'HomeAppliances', 'Sports'],
        'Price': [10000, 35000, 50000, 30000, 799]
       }
  
df = DataFrame(cart, columns = ['Product', 'Type', 'Price'])
  
# Print original data frame
print("Original data frame:\n")
print(df)
  
# Selecting the product of Electronic Type
select_prod = df.loc[df['Type'] == 'Electronic']
  
print("\n")
  
# Print selected rows based on the condition
print("Selecting rows:\n")
print (select_prod)

Salida:

Ejemplo 2:

# Importing pandas as pd
from pandas import DataFrame
  
# Creating a data frame
cart = {'Product': ['Mobile', 'AC', 'Laptop', 'TV', 'Football'],
        'Type': ['Electronic', 'HomeAppliances', 'Electronic',
                 'HomeAppliances', 'Sports'],
        'Price': [10000, 35000, 50000, 30000, 799]
       }
  
df = DataFrame(cart, columns = ['Product', 'Type', 'Price'])
  
# Print original data frame
print("Original data frame:\n")
print(df)
  
# Selecting the product of HomeAppliances Type
select_prod = df.loc[df['Type'] == 'HomeAppliances']
  
print("\n")
  
# Print selected rows based on the condition
print("Selecting rows:\n")
print (select_prod)

Salida:

Ejemplo 3:

# Importing pandas as pd
from pandas import DataFrame
  
# Creating a data frame
cart = {'Product': ['Mobile', 'AC', 'Laptop', 'TV', 'Football'],
        'Type': ['Electronic', 'HomeAppliances', 'Electronic',
                 'HomeAppliances', 'Sports'],
        'Price': [10000, 35000, 50000, 30000, 799]
       }
  
df = DataFrame(cart, columns = ['Product', 'Type', 'Price'])
  
# Print original data frame
print("Original data frame:\n")
print(df)
  
# Selecting the product of Price greater 
# than or equal to 25000
select_prod = df.loc[df['Price'] >= 25000]
  
print("\n")
  
# Print selected rows based on the condition
print("Selecting rows:\n")
print (select_prod)

Salida:

Ejemplo 4:

# Importing pandas as pd
from pandas import DataFrame
  
# Creating a data frame
cart = {'Product': ['Mobile', 'AC', 'Laptop', 'TV', 'Football'],
        'Type': ['Electronic', 'HomeAppliances', 'Electronic',
                 'HomeAppliances', 'Sports'],
        'Price': [10000, 35000, 30000, 30000, 799]
       }
  
df = DataFrame(cart, columns = ['Product', 'Type', 'Price'])
  
# Print original data frame
print("Original data frame:\n")
print(df)
  
# Selecting the product of Price not 
# equal to 30000
select_prod = df.loc[df['Price'] != 30000]
  
print("\n")
  
# Print selected rows based on the condition
print("Selecting rows:\n")
print (select_prod)

Producción:

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por utkarsh_kumar y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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