Фильтрация данных в Pandas DataFrame имеет свои особенности. Далее рассмотрим основные примеры.
Для примера, создадим DataFrame:
На всякий случай, далее приведены типы данных в DataFrame:
В целом, простые вещи (вроде сравнения значений с использованием обычных логических операторов) реализованы довольно очевидно:
Здесь мы просто взяли строки DataFrame, в которых значения по столбцу «numbers1» больше либо равны «2».
Так же можно применять операторы к строкам и датам (причём даже без приведения типов):
Однако, для поиска подстрок не получится просто написать df['a' in df['strings2']], необходимо применить специальную конструкцию:
contains также поддерживает регулярные выражения:
Помимо одиночных операторов можно использовать логические выражения с использованием операторов «и» и «или», которые в Pandas обозначены как «&» и «|»:
Следует помнить о порядке выполнения операторов и расставлять скобки где это необходимо.
Для поиска нескольких значений нужно использовать следующую конструкцию:
Для логического отрицания используется простой оператор «~»:
Таким образом, комбинируя различные приведённые операторы и конструкции можно легко решать большинство задач на фильтрацию данных.
Читайте также: