Как выбрать pandas где | 🐼 быстро и легко 🎯

Функция pandas.DataFrame.loc позволяет выбрать строки в DataFrame, где условие истинно.

Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [24, 26, 22]}
df = pd.DataFrame(data)

# Выбираем строки, где возраст больше 25
result = df.loc[df['Age'] > 25]

print(result)

Работа с pandas: выборка в pandas с использованием where

В pandas вы можете использовать метод where для выполнения выборки данных из DataFrame или Series на основе заданного условия. Этот метод позволяет нам получать только те строки, которые удовлетворяют условию, и заменять остальные значения на NaN.

Синтаксис метода where в pandas

Синтаксис метода where выглядит следующим образом:

dataframe.where(condition, other=NaN, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False)

Вот подробное описание каждого аргумента:

• condition: Условие, которому должны соответствовать данные
• other: Значение, на которое заменяются неподходящие значения. По умолчанию - NaN
• inplace: Определяет, следует ли изменять исходный DataFrame. По умолчанию - False
• axis: Определяет ось (строки или столбцы), к которой применяется условие
• level: В случае иерархического индекса определяет уровень, к которому применяется условие
• errors: Определяет, что делать с ошибками. По умолчанию - 'raise'
• try_cast: Определяет, следует ли попытаться привести значения к типу условия. По умолчанию - False

Теперь давайте разберемся, как использовать метод where на практике.

Пример использования метода where

Предположим, у нас есть DataFrame с именами и возрастами людей:

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Mike', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 35, 40]}

df = pd.DataFrame(data)
df

Результат этого кода будет выглядеть следующим образом:

   Name  Age
0  John   25
1  Jane   30
2  Mike   35
3  Emily  40

Теперь давайте выберем только те строки, где возраст больше или равен 30, и заменим остальные значения на NaN:

df.where(df['Age'] >= 30)

Результат будет следующим:

   Name   Age
0   NaN   NaN
1  Jane  30.0
2  Mike  35.0
3  Emily  40.0

Как видно, все значения, которые не соответствуют условию, заменены на NaN. Если вы хотите изменить исходный DataFrame, вы можете использовать аргумент inplace:

df.where(df['Age'] >= 30, inplace=True)

Теперь, если мы выведем DataFrame df, то получим следующий результат:

   Name   Age
0   NaN   NaN
1  Jane  30.0
2  Mike  35.0
3  Emily  40.0

Вы также можете использовать метод where с другими операциями, например, сравнивать строки с помощью символьных операций или выполнять условия на основе нескольких столбцов.

Заключение

Метод where в pandas - удобный инструмент, который позволяет выбирать данные на основе заданного условия. Он помогает сделать код чище и более ясным, удаляя ненужные значения и заменяя их на NaN. Пользуйтесь методом where, когда вам необходимо выполнить выборку в pandas, и не забывайте о свогих преимуществах и использовании в различных ситуациях.