Pandas多个条件(AND,OR,NOT)中提取行

2023-02-22 12:02:24 多个 条件 提取

使用pandas从多个条件（AND，OR，NOT）中提取行的方法。

有以下2点需要注意：

  • ＆，|，〜的使用（and、or、not的错误）
  • 使用比较运算符时，请将每个条件括在括号中。

以下数据为例。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./data/09/sample_pandas_nORMal.csv')
print(df)
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 1      Bob   42    CA     92
# 2  Charlie   18    CA     70
# 3     Dave   68    TX     70
# 4    Ellen   24    CA     88
# 5    Frank   30    NY     57

本例是使用pandas.DataFrame，但pandas.Series也同样适用。

如何提取（选择）行

首先，展示如何从pandas.DataFrame中提取（选择）行以获得新的pandas.DataFrame。

使用布尔列表（数组）或pandas.Series，只能提取（选择）True行。

mask = [True, False, True, False, True, False]
df_mask = df[mask]
print(df_mask)
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 2  Charlie   18    CA     70
# 4    Ellen   24    CA     88

通过AND，OR，NOT多个条件提取（选择）行的代码-示例

具有两个条件值的pandas.Series，可以使用＆获得如下结果。在这里，为了便于说明，将==和〜用作二个条件，但是仅使用！=也是可以。

print(df['age'] < 35)
# 0     True
# 1    False
# 2     True
# 3    False
# 4     True
# 5     True
# Name: age, dtype: bool

print(~(df['state'] == 'NY'))
# 0    False
# 1     True
# 2     True
# 3     True
# 4     True
# 5    False
# Name: state, dtype: bool

print((df['age'] < 35) & ~(df['state'] == 'NY'))
# 0    False
# 1    False
# 2     True
# 3    False
# 4     True
# 5    False
# dtype: bool

仅提取（选择）True行。

df_and = df[(df['age'] < 35) & ~(df['state'] == 'NY')]
print(df_and)
#       name  age state  point
# 2  Charlie   18    CA     70
# 4    Ellen   24    CA     88

对于OR也是如此。使用|。

print((df['age'] < 20) | (df['point'] > 90))
# 0    False
# 1     True
# 2     True
# 3    False
# 4    False
# 5    False
# dtype: bool

df_or = df[(df['age'] < 20) | (df['point'] > 90)]
print(df_or)
#       name  age state  point
# 1      Bob   42    CA     92
# 2  Charlie   18    CA     70

3个以上条件的运算符的优先级

运算符的优先级是NOT（〜），AND（＆），OR（|）。因此，结果因顺序而异。

df_multi_1 = df[(df['age'] < 35) | ~(df['state'] == 'NY') & (df['point'] < 75)]
print(df_multi_1)
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 2  Charlie   18    CA     70
# 3     Dave   68    TX     70
# 4    Ellen   24    CA     88
# 5    Frank   30    NY     57

df_multi_2 = df[(df['age'] < 35) & (df['point'] < 75) | ~(df['state'] == 'NY')]
print(df_multi_2)
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 1      Bob   42    CA     92
# 2  Charlie   18    CA     70
# 3     Dave   68    TX     70
# 4    Ellen   24    CA     88
# 5    Frank   30    NY     57

将每个组括在括号中比较安全。

df_multi_3 = df[((df['age'] < 35) | ~(df['state'] == 'NY')) & (df['point'] < 75)]
print(df_multi_3)
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 2  Charlie   18    CA     70
# 3     Dave   68    TX     70
# 5    Frank   30    NY     57

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