La forma más sencilla de filtrar un DataFrame de pandas por valores de columna es usar la función de consulta .
Este tutorial proporciona varios ejemplos de cómo usar esta función en la práctica con los siguientes pandas DataFrame:
importar pandas como pd
#create DataFrame
df = pd. DataFrame ({'equipo': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
'puntos': [25, 12, 15, 14, 19],
'asiste': [5, 7, 7, 9, 12],
'rebotes': [11, 8, 10, 6, 6]})
#view DataFrame
df
puntos de equipo ayuda a rebotes
0 A 25 5 11
1 A 12 7 8
2 B 15 7 10
3 B 14 9 6
4 C 19 12 6
Ejemplo 1: filtro basado en una columna
El siguiente código muestra cómo filtrar las filas del DataFrame en función de un solo valor en la columna «puntos»:
df. consulta (' puntos == 15 ')
puntos de equipo ayuda a rebotes
2 B 15 7 10
Ejemplo 2: filtro basado en varias columnas
El siguiente código muestra cómo filtrar las filas del DataFrame en función de varios valores en diferentes columnas:
#Return filas donde los puntos son iguales a 15 o 14
df. consulta (' puntos == 15 | puntos == 14 ')
puntos de equipo ayuda a rebotes
2 B 15 7 10
3 B 14 9 6
#Return filas donde los puntos son mayores que 13 y los rebotes son mayores que 6
gl. consulta (' puntos> 13 y puntos> 6 ')
puntos de equipo ayuda a rebotes
0 A 25 5 11
2 B 15 7 10
Ejemplo 3: filtro basado en valores en una lista
El siguiente código muestra cómo filtrar las filas del DataFrame según los valores de una lista
#definir lista de valores
value_list = [12, 19, 25]
#volver filas donde los puntos están en la lista de valores
df. query (' puntos en @value_list ')
puntos de equipo ayuda a rebotes
0 A 25 5 11
1 A 12 7 8
4 C 19 12 6
#retornar filas donde los puntos no están en la lista de valores
df. query (' puntos que no están en @value_list ')
puntos de equipo ayuda a rebotes
2 B 15 7 10
3 B 14 9 6
Recursos adicionales
Cómo reemplazar valores en Pandas
Cómo eliminar filas con valores NaN en Pandas
Cómo eliminar filas duplicadas en Pandas
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
