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PythonPandas-目的のテキストを含む行を繰り返してフェッチします


目的のテキストを含む行を繰り返してフェッチするには、itertuples()およびfind()メソッドを使用します。 itertuples()はDataFrame行を反復処理します。

まず、エイリアスを使用して必要なライブラリをインポートしましょう-

import pandas as pd

以下のパスに示すように、CSVはデスクトップ上にあります-

C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv

CSVファイルを読んでPandasDataFrameを作成しましょう-

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

特定のテキストを含む行を繰り返してフェッチします。 「ランボルギーニ」というテキストの車の列を取得しています-

for k in dataFrame.itertuples():
   if k[1].find('Lamborghini') != -1:
      print(k)

以下はコードです

import pandas as pd

# reading csv file
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)

# iterate and fetch the rows containing a specific text
# we are finding for Car column with text Lamborghini
for k in dataFrame.itertuples():
   if k[1].find('Lamborghini') != -1:
      print(k)

>

出力

これにより、次の出力が生成されます-

Pandas(Index=5, Car='Lamborghini', Place='Chandigarh', UnitsSold=80)
Pandas(Index=8, Car='Lamborghini', Place='Delhi', UnitsSold=100)
>
  1. データセットをプロットして上昇傾向を表示– Python Pandas

    時系列分析によって表示される上向きのパターンは、私たちが上昇傾向と呼んでいるものです。次がデータセット、つまりSalesRecords.csvであるとします。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv") 日時オブジェクトへの列のキャスト- dataFram

  2. Python-PandasDataFrameからnull行を削除する方法

    Pandas DataFrameのnull行を削除するには、dropna()メソッドを使用します。以下が、いくつかのNaN、つまりnull値を含むCSVファイルであるとしましょう- read_csv()を使用してCSVファイルを読み取ってみましょう。 CSVはデスクトップにあります- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv") dropna()-を使用してnull値を削除します dataFrame = dataFrame.dropna() 例 以下は完全なコードです-