Python Pandas – 如何根据条件选择DataFrame行
我们可以设置条件并获取DataFrame行。可以使用逻辑运算符甚至关系运算符来设置这些条件。
首先，导入所需的熊猫库-
import pandas as pd
让我们创建一个DataFrame并读取我们的CSV文件-
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv")获取注册价格小于1000的数据帧行。我们为此使用关系运算符-
dataFrame[dataFrame.Reg_Price < 1000]
示例
以下是代码-
import pandas as pd
#读取csv文件
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)
#计算DataFrame中的行和列
print("\nNumber of rows and column in our DataFrame = ",dataFrame.shape)
#获取注册价格小于1000的数据帧行
resData = dataFrame[dataFrame.Reg_Price < 1000]
print("DataFrame...\n",resData)输出结果这将产生以下输出-
DataFrame...
Car Date_of_Purchase Reg_Price
0 BMW 10/10/2020 1000
1 Lexus 10/12/2020 750
2 Audi 10/17/2020 750
3 Jaguar 10/16/2020 1500
4 Mustang 10/19/2020 1100
5 Lamborghini 10/22/2020 1000
Number of rows and column in our DataFrame = (6, 3)
DataFrame...
Car Date_of_Purchase Reg_Price
1 Lexus 10/12/2020 750
2 Audi 10/17/2020 750