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Comment filtrer efficacement les DataFrames Pandas à l'aide d'une liste de valeurs ?

Patricia Arquette
Libérer: 2024-12-18 00:32:11
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How to Efficiently Filter Pandas DataFrames Using a List of Values?

Filtrage des trames de données Pandas avec une liste de valeurs

Dans les tâches de manipulation de données, la sélection de lignes spécifiques dans une trame de données Pandas en fonction d'une liste de valeurs est une exigence courante. Cet article montre comment réaliser efficacement cette opération.

Utilisation de la méthode isin()

Pour sélectionner les lignes où les valeurs d'une colonne spécifiée sont présentes dans une liste donnée, la méthode isin() est une solution simple. Considérons le dataframe Pandas suivant :

df = pd.DataFrame({'A': [5,6,3,4], 'B': [1,2,3,5]})
print(df)
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Pour récupérer les lignes où la colonne « A » contient les valeurs 3 ou 6, nous pouvons utiliser :

list_of_values = [3, 6]
result = df[df['A'].isin(list_of_values)]
print(result)
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Cette opération donne les lignes avec correspondance Valeurs de la colonne 'A' :

   A  B
1  6  2
2  3  3
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Exclusion des valeurs avec le ~ Opérateur

Pour exclure les lignes où les valeurs de la colonne « A » ne sont pas présentes dans la liste, l'opérateur ~ peut être utilisé en conjonction avec isin(). Par exemple :

result = df[~df['A'].isin(list_of_values)]
print(result)
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Cette opération exclut les lignes avec des valeurs « A » de 3 ou 6 :

   A  B
0  5  1
3  4  5
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