Python Pandas - เลือกชุดย่อยของแถวจาก dataframe

หากต้องการเลือกชุดย่อยของแถว ให้ใช้เงื่อนไขและดึงข้อมูล

สมมติว่าต่อไปนี้คือเนื้อหาของไฟล์ CSV ของเราที่เปิดใน Microsoft Excel −

ขั้นแรก ให้โหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV ลงใน Pandas DataFrame -

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")

สมมติว่าเราต้องการให้บันทึกรถยนต์ที่มี "หน่วย" มากกว่า 100 รายการ นั่นคือ ชุดย่อยของแถว สำหรับสิ่งนี้ ให้ใช้ −

dataFrame[dataFrame["Units"] > 100]

ในตอนนี้ สมมติว่าเราต้องการให้บันทึกรถยนต์ที่มี “Reg_Price” น้อยกว่า 100 เช่น เซตย่อยของแถว สำหรับสิ่งนี้ ให้ใช้ −

dataFrame[dataFrame["Reg_Price"] < 3000]

ตัวอย่าง

ต่อไปนี้เป็นรหัส -

import pandas as pd

# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")
print("\nReading the CSV file...\n",dataFrame)

# displaying two columns
res2 = dataFrame[['Reg_Price','Units']];
print("\nDisplaying two columns : \n",res2)

# selecting a subset of rows
print("\nSelect cars with Units more than 100: \n",dataFrame[dataFrame["Units"] > 100])

# selecting a subset of rows
print("\nSelect cars with Reg_Price less than 3000: \n",dataFrame[dataFrame["Reg_Price"] < 3000])

ผลลัพธ์

สิ่งนี้จะสร้างผลลัพธ์ต่อไปนี้ -

Reading the CSV file...
       Car   Reg_Price   Units
0      BMW        2500     100
1    Lexus        3500      80
2     Audi        2500     120
3   Jaguar        2000      70
4  Mustang        2500     110

Displaying only one column Car :
    Reg_Price   Units
0        2500     100
1        3500      80
2        2500     120
3        2000      70
4        2500     110
Name: Car, dtype: object

Select cars with Units more than 100:
       Car   Reg_Price   Units
2     Audi        2500     120
4  Mustang        2500     110

Select cars with Reg_Price less than 3000:
       Car   Reg_Price   Units
0      BMW        2500     100
2     Audi        2500     120
3   Jaguar        2000      70
4  Mustang        2500     110