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Comment sous-ensembler les DataFrames Pandas à l'aide d'une liste de valeurs ?

Barbara Streisand
Libérer: 2024-12-21 10:43:10
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How to Subset Pandas DataFrames Using a List of Values?

Sous-ensemble des dataframes Pandas en fonction d'une liste de valeurs

Dans l'analyse des données, il est souvent nécessaire de récupérer des lignes spécifiques d'un dataframe en fonction de critères prédéfinis. Pandas fournit diverses méthodes pour sous-ensembler des trames de données, y compris la possibilité de sélectionner des lignes en fonction d'une liste de valeurs.

Utilisation de la méthode isin()

Pour sous-ensembler une trame de données Pandas en fonction d'une liste de valeurs, vous pouvez utiliser la méthode isin(), comme démontré ci-dessous :

import pandas as pd

# Create a Pandas dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [5, 6, 3, 4], 'B': [1, 2, 3, 5]})

# Define a list of values to filter by
list_of_values = [3, 6]

# Subset dataframe based on the list
y = df[df['A'].isin(list_of_values)]

print(y)
Copier après la connexion

Sortie :

   A  B
1  6  2
2  3  3
Copier après la connexion

La méthode isin() vous permet de filtrer les lignes où les valeurs de colonne spécifiées correspondent à n'importe quelle valeur de la liste fournie.

Négation de la sélection avec ~

Dans certains scénarios, vous devrez peut-être exclure des lignes en fonction de la liste de valeurs. Pour y parvenir, vous pouvez utiliser l'opérateur ~ avec isin(), comme illustré ci-dessous :

import pandas as pd

# Create a Pandas dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [5, 6, 3, 4], 'B': [1, 2, 3, 5]})

# Define a list of values to exclude
list_of_values = [3, 6]

# Subset dataframe excluding the list
z = df[~df['A'].isin(list_of_values)]

print(z)
Copier après la connexion

Sortie :

   A  B
0  5  1
3  4  5
Copier après la connexion

L'opérateur ~ annule la sélection, garantissant que les lignes dont les valeurs ne figurent pas dans la liste spécifiée sont affichées.

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