PythonPandas-合計に基づいてDataFrameからいくつかの行をフィルタリングする
合計に基づいてDataFrameからいくつかの行をフィルタリングするために、StudentMarksを使用した例を検討しました。合計が200を超える特定の主題の合計を計算する必要があります。つまり、その特定の主題の3人の学生すべての合計が200を超えます。このようにして、合計が200未満の行を適合させることができます。
>最初に、3つの列を持つDataFrame、つまり3人の学生のレコードを作成しましょう-
dataFrame = pd.DataFrame({'Jacob_Marks': [95, 90, 70, 85, 88],'Ted_Marks': [60, 50, 65, 85, 70],'Jamie_Marks': [77, 76, 60, 45, 50]})
行に基づくフィルタリング。 3人の生徒全員の合計が200を超える行をフェッチする-
dataFrame = dataFrame[dataFrame.sum(axis=1) > 200]
例
以下は完全なコードです-
import pandas as pd # create a dataframe with 3 columns dataFrame = pd.DataFrame({'Jacob_Marks': [95, 90, 70, 85, 88],'Ted_Marks': [60, 50, 65, 85, 70],'Jamie_Marks': [77, 76, 60, 45, 50]}) print"Dataframe...\n",dataFrame # filtering on the basis of rows # fetching rows with total greater than 200 for all the 3 students dataFrame = dataFrame[dataFrame.sum(axis=1) > 200] # dataframe print"Updated Dataframe...\n",dataFrame
出力
これにより、次の出力が生成されます-
Dataframe... Jacob_Marks Jamie_Marks Ted_Marks 0 95 77 60 1 90 76 50 2 70 60 65 3 85 45 85 4 88 50 70 Updated Dataframe... Jacob_Marks Jamie_Marks Ted_Marks 0 95 77 60 1 90 76 50 3 85 45 85 4 88 50 70
-
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、-を使用します dataFrame[dataFrame["Units"] >
-
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-