Pandas基礎（三） 資料的篩選

匯入pandas庫後，初始乙個dataframe：

data = pd.dataframe(np.arange(16).reshape((4, 4)),

index=['ohio', 'colorado', 'utah', 'new york'],
columns=['one', 'two', 'three', 'four'])

one	two	three	four

ohio 0 1 2 3
colorado 4 5 6 7
utah 8 9 10 11
new york 12 13 14 15

df.three

df['three']

df[['one','three']]

通過標籤篩選出單行多列的資料：

data.loc['ohio',['two','three']]

two      1

three 2
name: ohio, dtype: int64

data.iloc[2,[3,0,1]]

four    11

one 8
two 9
name: utah, dtype: int64

data.iloc[2]

one       8

two 9
three 10
four 11
name: utah, dtype: int64

data.loc[:'utah','two']

ohio        1

colorado 5
utah 9
name: two, dtype: int64

data.iloc[:,:3]

one	two	three

ohio 0 1 2
colorado 4 5 6
utah 8 9 10
new york 12 13 14

data.iloc[:,:3][data.three > 5]

one	two	three

colorado 4 5 6
utah 8 9 10
new york 12 13 14

3.多個條件篩選：

data[(data.one > 4) & (data.four == 11)]

one	two	three	four

utah 8 9 10 11

state	year	pop

0 ohio 2000 1.5
1 ohio 2001 1.7
2 ohio 2002 3.6
3 nevada 2001 2.4
4 nevada 2002 2.9
5 nevada 2003 3.2
6 oland 2004 3.2

df[df.state.str.startswith('o')]

state	year	pop

0 ohio 2000 1.5
1 ohio 2001 1.7
2 ohio 2002 3.6
6 oland 2004 3.2

df.loc[df.state.isin(['nevada','ohio']),['state','pop']]

state	pop

0 ohio 1.5
1 ohio 1.7
2 ohio 3.6
3 nevada 2.4
4 nevada 2.9
5 nevada 3.2

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