Jadual Kandungan
Memilih Baris Berdasarkan Nilai Lajur dalam Panda
Menapis dengan == dan isin
Menggabungkan Syarat dengan &
Tidak Termasuk Nilai dengan != dan ~
Contoh Aplikasi
Prestasi Dipertingkat dengan Pengindeksan
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimanakah Saya Boleh Memilih Baris dengan Cekap dalam Bingkai Data Pandas Berdasarkan Nilai Lajur?

Bagaimanakah Saya Boleh Memilih Baris dengan Cekap dalam Bingkai Data Pandas Berdasarkan Nilai Lajur?

Dec 25, 2024 pm 04:02 PM

How Can I Efficiently Select Rows in a Pandas DataFrame Based on Column Values?

Memilih Baris Berdasarkan Nilai Lajur dalam Panda

Seperti mana-mana pangkalan data hubungan, anda mungkin perlu memilih baris tertentu daripada DataFrame berdasarkan nilai dalam lajur tertentu. Untuk mencapai ini dengan lancar dalam Pandas, terdapat beberapa kaedah yang boleh anda gunakan.

Menapis dengan == dan isin

Untuk mendapatkan semula baris yang nilai lajurnya sepadan dengan nilai tertentu, manfaatkan operator ==:

df.loc[df['column_name'] == some_value]
Salin selepas log masuk

Sebaliknya, jika anda ingin memilih baris yang nilai lajur tergolong dalam koleksi nilai, gunakan isin:

df.loc[df['column_name'].isin(some_values)]
Salin selepas log masuk

Menggabungkan Syarat dengan &

Untuk menggabungkan berbilang syarat dalam pilihan anda, sambungkannya dengan &:

df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)]
Salin selepas log masuk

Nota: Tanda kurung adalah penting di sini untuk memastikan penilaian yang betul.

Tidak Termasuk Nilai dengan != dan ~

Untuk mengecualikan baris dengan nilai lajur tertentu, gunakan !=:

df.loc[df['column_name'] != some_value]
Salin selepas log masuk

Sebagai alternatif, untuk nilai di luar julat tertentu, tolakkan hasil isin menggunakan ~:

df = df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)] # .loc is not in-place replacement
Salin selepas log masuk

Contoh Aplikasi

Pertimbangkan perkara berikut DataFrame:

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)
Salin selepas log masuk

Memilih baris dengan nilai 'A' 'foo':

print(df.loc[df['A'] == 'foo'])
Salin selepas log masuk

Memilih baris dengan nilai 'B' 'satu' atau 'tiga':

print(df.loc[df['B'].isin(['one','three'])])
Salin selepas log masuk

Prestasi Dipertingkat dengan Pengindeksan

Untuk penapisan yang kerap operasi, adalah lebih cekap untuk mencipta indeks dahulu:

df = df.set_index(['B'])
print(df.loc['one'])
Salin selepas log masuk

Sebagai alternatif, gunakan df.index.isin:

df.loc[df.index.isin(['one','two'])]
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Memilih Baris dengan Cekap dalam Bingkai Data Pandas Berdasarkan Nilai Lajur?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1664
14
Tutorial PHP
1269
29
Tutorial C#
1248
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

See all articles