En esta publicación, veremos diferentes formas de filtrar Pandas Dataframe por valores de columna. Primero, vamos a crear un marco de datos:
Python3
# importing pandas
import pandas as pd
# declare a dictionary
record = {
'Name' : ['Ankit', 'Swapnil', 'Aishwarya',
'Priyanka', 'Shivangi', 'Shaurya' ],
'Age' : [22, 20, 21, 19, 18, 22],
'Stream' : ['Math', 'Commerce', 'Science',
'Math', 'Math', 'Science'],
'Percentage' : [90, 90, 96, 75, 70, 80] }
# create a dataframe
dataframe = pd.DataFrame(record,
columns = ['Name', 'Age',
'Stream', 'Percentage'])
# show the Dataframe
print("Given Dataframe :\n", dataframe)
Producción:
Método 1: Selección de filas de Pandas Dataframe en función de un valor de columna particular utilizando el operador ‘>’, ‘=’, ‘=’, ‘<=’, ‘!=’.
Ejemplo 1: seleccionar todas las filas del marco de datos dado en el que el ‘Porcentaje’ es mayor que 75 usando [ ] .
Python3
# selecting rows based on condition
rslt_df = dataframe[dataframe['Percentage'] > 70]
print('\nResult dataframe :\n', rslt_df)
Producción:
Ejemplo 2: seleccionar todas las filas del marco de datos dado en el que el ‘Porcentaje’ es mayor que 70 usando loc[ ] .
Python3
# selecting rows based on condition
rslt_df = dataframe.loc[dataframe['Percentage'] > 70]
print('\nResult dataframe :\n',
rslt_df)
Producción:
Método 2: seleccionar aquellas filas de Pandas Dataframe cuyo valor de columna está presente en la lista usando el método isin () del marco de datos.
Ejemplo 1: seleccionar todas las filas del marco de datos dado en el que ‘Stream’ está presente en la lista de opciones usando [ ] .
Python3
options = ['Science', 'Commerce']
# selecting rows based on condition
rslt_df = dataframe[dataframe['Stream'].isin(options)]
print('\nResult dataframe :\n',
rslt_df)
Producción:
Ejemplo 2: seleccionar todas las filas del marco de datos dado en el que ‘Stream’ está presente en la lista de opciones usando loc[ ] .
Python
options = ['Science', 'Commerce']
# selecting rows based on condition
rslt_df = dataframe.loc[dataframe['Stream'].isin(options)]
print('\nResult dataframe :\n',
rslt_df)
Producción:
Método 3: Selección de filas de Pandas Dataframe en función de varias condiciones de columna mediante el operador ‘&’.
Ejemplo 1: seleccionar todas las filas del marco de datos dado en el que ‘Edad’ es igual a 22 y ‘Flujo’ está presente en la lista de opciones usando [ ] .
Python3
options = ['Commerce' ,'Science']
# selecting rows based on condition
rslt_df = dataframe[(dataframe['Age'] == 22) &
dataframe['Stream'].isin(options)]
print('\nResult dataframe :\n',
rslt_df)
Producción:
Ejemplo 2: seleccionar todas las filas del Dataframe dado en el que ‘Age’ es igual a 22 y ‘Stream’ está presente en la lista de opciones usando loc[ ] .
Python3
options = ['Commerce', 'Science']
# selecting rows based on condition
rslt_df = dataframe.loc[(dataframe['Age'] == 22) &
dataframe['Stream'].isin(options)]
print('\nResult dataframe :\n',
rslt_df)
Producción: