python - 如何根据列值从 DataFrame 中选择行？

Question

如何根据 Pandas 中某些列的值从 DataFrame 中选择行？

在 SQL 中，我会使用:

SELECT *
FROM table
WHERE column_name = some_value

Answer 1

要选择列值等于标量的行，some_value , 使用 == :

df.loc[df['column_name'] == some_value]

要选择列值在可迭代中的行，some_values , 使用 isin :

df.loc[df['column_name'].isin(some_values)]

用&组合多个条件:

df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)]

注意括号。由于 Python 的 operator precedence rules , &比 <= 结合得更紧密和 >= .因此，最后一个例子中的括号是必要的。没有括号

df['column_name'] >= A & df['column_name'] <= B

被解析为

df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B

结果是 Truth value of a Series is ambiguous error .

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选择列值不等于的行some_value , 使用 != :

df.loc[df['column_name'] != some_value]

isin返回一个 bool 系列，因此要在 some_values 中选择值为 not 的行, 使用 ~ 否定 bool 系列:

df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)]

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例如，

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'])

产量

     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

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如果您有多个要包含的值，请将它们放在列出(或更一般地，任何可迭代的)并使用 isin :

print(df.loc[df['B'].isin(['one','three'])])

产量

     A      B  C   D
0  foo    one  0   0
1  bar    one  1   2
3  bar  three  3   6
6  foo    one  6  12
7  foo  three  7  14

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但是请注意，如果您希望多次执行此操作，则效率更高先做索引，再用df.loc :

df = df.set_index(['B'])
print(df.loc['one'])

产量

       A  C   D
B              
one  foo  0   0
one  bar  1   2
one  foo  6  12

或者，要包含索引中的多个值，请使用 df.index.isin :

df.loc[df.index.isin(['one','two'])]

产量

       A  C   D
B              
one  foo  0   0
one  bar  1   2
two  foo  2   4
two  foo  4   8
two  bar  5  10
one  foo  6  12