Python Pandas – 如何根据条件选择DataFrame行

我们可以设置条件并获取 DataFrame 行。可以使用逻辑运算符甚至关系运算符来设置这些条件。

首先，导入所需的熊猫库 -

import pandas as pd

让我们创建一个 DataFrame 并读取我们的 CSV 文件 -

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

获取注册价格小于 1000 的数据帧行。我们为此使用关系运算符 -

dataFrame[dataFrame.Reg_Price < 1000]

示例

以下是代码 -

import pandas as pd

# 读取csv文件
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)

# 计算 DataFrame 中的行和列
print("\nNumber of rows and column in our DataFrame = ",dataFrame.shape)

# 获取注册价格小于 1000 的数据帧行
resData = dataFrame[dataFrame.Reg_Price < 1000]

print("DataFrame...\n",resData)

这将产生以下输出 -

DataFrame...
           Car   Date_of_Purchase   Reg_Price
0          BMW         10/10/2020        1000
1        Lexus         10/12/2020         750
2         Audi         10/17/2020         750
3       Jaguar         10/16/2020        1500
4      Mustang         10/19/2020        1100
5  Lamborghini         10/22/2020        1000

Number of rows and column in our DataFrame = (6, 3)
DataFrame...
     Car   Date_of_Purchase   Reg_Price
1  Lexus         10/12/2020         750
2   Audi         10/17/2020         750