Выбор строк из Dataframe на основе значений в нескольких столбцах в pandas
Этот вопрос очень связан с другим, и я даже буду использовать этот пример из очень полезного принятого решения по этому вопросу. Вот пример из принятого решения (кредит на unutbu):
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
'B': 'one one two three two two one three'.split(),
'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})
print(df)
# A B C D
# 0 foo one 0 0
# 1 bar one 1 2
# 2 foo two 2 4
# 3 bar three 3 6
# 4 foo two 4 8
# 5 bar two 5 10
# 6 foo one 6 12
# 7 foo three 7 14
print(df.loc[df['A'] == 'foo'])
дает
A B C D
0 foo one 0 0
2 foo two 2 4
4 foo two 4 8
6 foo one 6 12
7 foo three 7 14
Но что, если я хочу выделить все строки, содержащие как "foo", так и "one"? Здесь это будет строка 0 и 6. Моя попытка - попробовать
print(df.loc[df['A'] == 'foo' and df['B'] == 'one'])
Это не работает, к сожалению. Может ли кто-нибудь предложить способ реализовать что-то подобное? В идеале было бы достаточно общим, что там может быть более сложный набор условий, включающий and и or, хотя на самом деле мне это не нужно для моих целей.
Ответы
Ответ 1
В вашем коде требуется очень небольшое изменение: измените and на & (и добавьте круглые скобки для правильного упорядочения сравнений):
In [104]: df.loc[(df['A'] == 'foo') & (df['B'] == 'one')]
Out[104]:
A B C D
0 foo one 0 0
6 foo one 6 12
Причина, по которой вы должны использовать &, заключается в том, что это будет делать элемент сравнения по массивам, а and ожидает сравнения двух выражений, которые оцениваются как True или False.
Аналогично, если вы хотите сравнить or, вы можете использовать | в этом случае.
Ответ 2
Вы можете сделать это с крошечным изменением кода:
print(df[df['A'] == 'foo'][df['B'] == 'one'])
Вывод:
A B C D
0 foo one 0 0
6 foo one 6 12
