값 목록을 사용하여 Pandas DataFrame을 부분 집합하는 방법은 무엇입니까?

값 목록을 기반으로 Pandas 데이터프레임 하위 설정

데이터 분석에서는 사전 정의된 기준에 따라 데이터프레임에서 특정 행을 검색해야 하는 경우가 많습니다. Pandas는 값 목록을 기반으로 행을 선택하는 기능을 포함하여 데이터 프레임을 부분 집합화하는 다양한 방법을 제공합니다.

isin() 메서드 활용

값 목록을 기반으로 Pandas 데이터 프레임을 부분 집합하려면 다음을 수행하세요. 설명된 것처럼 isin() 메서드를 사용할 수 있습니다. 아래:

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)

출력:

   A  B
1  6  2
2  3  3

isin() 메서드를 사용하면 지정된 열 값이 제공된 목록의 모든 값과 일치하는 행을 필터링할 수 있습니다.

~로 선택 부정

특정 시나리오에서는 값 목록을 기반으로 행을 제외해야 할 수도 있습니다. 이를 달성하려면 아래 그림과 같이 isin()과 함께 ~ 연산자를 사용할 수 있습니다.

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)

출력:

   A  B
0  5  1
3  4  5

~ 연산자는 선택을 무효화하여 행이 지정된 목록에 없는 값이 표시됩니다.

위 내용은 값 목록을 사용하여 Pandas DataFrame을 부분 집합하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!