PandasDataFrameから複雑な基準で選択する

さまざまな基準を使用して、PandasDataFrameのすべての列の値を比較できます。 df [col] <5、df [col] ==10のような比較操作を実行できます 、など。たとえば、基準 df [col]> 2を使用する場合 、次に、colからのすべての値をチェックし、それらが2より大きいかどうかを比較します。すべての列の値について、条件が成立する場合はTrueを返し、そうでない場合はFalseを返します。例を見て、それがどのように行われるかを見てみましょう。

ステップ

• 2次元、サイズ変更可能、潜在的に異種の表形式データ、 dfを作成します 。
• 入力DataFrame、 dfを印刷します 。
• 列名を使用して変数colを初期化します。
• いくつかの比較操作を実行します。
• 結果のDataFrameを印刷します。

例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
     {
        "x": [5, 2, 7, 0],
        "y": [4, 7, 5, 1],
        "z": [9, 3, 5, 1]
     }
)
print "Input DataFrame is:\n", df

col = "x"
print "Elements > 5 in column ", col, ":\n", df[col] > 5
print "Elements == 5 in column ", col, ":\n", df[col] == 5

col = "y"
print "Elements < 5 in column ", col, ":\n", df[col] < 5
print "Elements != 5 in column ", col, ":\n", df[col] != 5

出力

Input DataFrame is:
   x  y  z
0  5  4  9
1  2  7  3
2  7  5  5
3  0  1  1

Elements > 5 in column x :
0  False
1  False
2  True
3  False
Name: x, dtype: bool

Elements == 5 in column x :
0  True
1  False
2  False
3  False
Name: x, dtype: bool

Elements < 5 in column y :
0  True
1  False
2  False
3  True
Name: y, dtype: bool

Elements != 5 in column y :
0  True
1  True
2  False
3  True
Name: y, dtype: bool