通过列值过滤熊猫数据帧的方法
在这篇文章中，我们将看到通过列值过滤熊猫数据帧的不同方法。首先，让我们创建一个数据框架:
蟒蛇 3
# importing pandas
import pandas as pd
# declare a dictionary
record = {
'Name' : ['Ankit', 'Swapnil', 'Aishwarya',
'Priyanka', 'Shivangi', 'Shaurya' ],
'Age' : [22, 20, 21, 19, 18, 22],
'Stream' : ['Math', 'Commerce', 'Science',
'Math', 'Math', 'Science'],
'Percentage' : [90, 90, 96, 75, 70, 80] }
# create a dataframe
dataframe = pd.DataFrame(record,
columns = ['Name', 'Age',
'Stream', 'Percentage'])
# show the Dataframe
print("Given Dataframe :\n", dataframe)
输出:
方法 1: 使用“>”、“=”、“=”、“< =”、“！= '运算符。
示例 1: 使用 [ ] 从给定数据框中选择“百分比”大于 75 的所有行。
蟒蛇 3
# selecting rows based on condition
rslt_df = dataframe[dataframe['Percentage'] > 70]
print('\nResult dataframe :\n', rslt_df)
输出:
示例 2: 使用loc[ ] 从给定数据框中选择“百分比”大于 70 的所有行。
蟒蛇 3
# selecting rows based on condition
rslt_df = dataframe.loc[dataframe['Percentage'] > 70]
print('\nResult dataframe :\n',
rslt_df)
