PythonPandas-データフレームから行のサブセットを選択します

行のサブセットを選択するには、条件を使用してデータをフェッチします。

以下は、MicrosoftExcelで開いたCSVファイルの内容であるとしましょう-

最初に、CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードします-

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")

「Units」が100を超えるCarレコード、つまり行のサブセットが必要だとします。これには、-

dataFrame[dataFrame["Units"] > 100]

ここで、「Reg_Price」が100未満のCarレコード、つまり行のサブセットが必要だとします。これには、-

dataFrame[dataFrame["Reg_Price"] < 3000]

例

以下はコードです-

import pandas as pd

# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")
print("\nReading the CSV file...\n",dataFrame)

# displaying two columns
res2 = dataFrame[['Reg_Price','Units']];
print("\nDisplaying two columns : \n",res2)

# selecting a subset of rows
print("\nSelect cars with Units more than 100: \n",dataFrame[dataFrame["Units"] > 100])

# selecting a subset of rows
print("\nSelect cars with Reg_Price less than 3000: \n",dataFrame[dataFrame["Reg_Price"] < 3000])

出力

これにより、次の出力が生成されます-

Reading the CSV file...
       Car   Reg_Price   Units
0      BMW        2500     100
1    Lexus        3500      80
2     Audi        2500     120
3   Jaguar        2000      70
4  Mustang        2500     110

Displaying only one column Car :
    Reg_Price   Units
0        2500     100
1        3500      80
2        2500     120
3        2000      70
4        2500     110
Name: Car, dtype: object

Select cars with Units more than 100:
       Car   Reg_Price   Units
2     Audi        2500     120
4  Mustang        2500     110

Select cars with Reg_Price less than 3000:
       Car   Reg_Price   Units
0      BMW        2500     100
2     Audi        2500     120
3   Jaguar        2000      70
4  Mustang        2500     110