Sélection de lignes DataFrame en fonction des valeurs de colonne en Python

Utiliser Pandas pour filtrer les DataFrames par valeurs de colonne

Lorsque vous travaillez avec des données en Python, la bibliothèque Pandas offre des outils puissants pour la manipulation et l'analyse des données. Une tâche courante consiste à sélectionner des lignes d'un DataFrame en fonction des valeurs d'une colonne spécifique. Cette opération s'apparente à la requête SQL : SELECT * FROM table WHERE nom_colonne = some_value.

Dans cet article, nous explorerons comment y parvenir dans Pandas en utilisant différentes méthodes. Que vous filtriez selon une valeur unique ou plusieurs critères, Pandas propose des moyens intuitifs et efficaces de gérer de telles opérations. Entrons dans les détails.

Implémentation de la sélection de lignes DataFrame dans Pandas

Dans les scripts fournis, la tâche clé consiste à filtrer les lignes d'un DataFrame en fonction de valeurs de colonne spécifiques, une exigence courante dans l'analyse des données. Le premier script commence par importer la bibliothèque Pandas avec import pandas as pd. Ceci est essentiel car Pandas est une puissante bibliothèque de manipulation de données en Python. Ensuite, nous créons un exemple de DataFrame en utilisant pd.DataFrame() avec un dictionnaire contenant des données sur les noms, les âges et les villes. Cette structure nous permet de visualiser et de manipuler facilement des données tabulaires. La partie cruciale du script est l'endroit où nous filtrons les lignes en utilisant df[df['city'] == 'New York']. Cette commande sélectionne toutes les lignes où la valeur de la colonne ville est « New York ». Le résultat est stocké dans la variable ny_rows, qui est ensuite imprimé pour afficher le DataFrame filtré.

Le deuxième script suit une structure similaire mais se concentre sur le filtrage des lignes en fonction d'une condition numérique. Après avoir importé Pandas et créé un DataFrame avec des colonnes de produit, de prix et de quantité, le script utilise df[df['price'] > 150] pour filtrer les lignes dont le prix est supérieur à 150. Cette commande produit un sous-ensemble du DataFrame d'origine contenant uniquement les lignes qui répondent à la condition spécifiée. Le résultat est stocké dans expensive_products et imprimé pour vérification. Les deux scripts démontrent la puissance et la simplicité de Pandas pour la manipulation des données. En utilisant l'indexation booléenne, une méthode dans laquelle nous transmettons une série de valeurs vraies/fausses pour filtrer les données, nous pouvons sélectionner efficacement des sous-ensembles de données en fonction de diverses conditions, ce qui en fait un outil inestimable pour les analystes de données et les scientifiques.

Filtrage des lignes dans un DataFrame en fonction des valeurs de colonne

Python - Utilisation de Pandas pour les opérations DataFrame

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Edward'],
    'age': [24, 27, 22, 32, 29],
    'city': ['New York', 'Los Angeles', 'New York', 'Chicago', 'Los Angeles']
}
df = pd.DataFrame(data)

# Select rows where city is New York
ny_rows = df[df['city'] == 'New York']
print(ny_rows)

# Output:
#       name  age      city
# 0    Alice   24  New York
# 2  Charlie   22  New York

Interrogation des lignes DataFrame en fonction des valeurs de colonne

Python - Filtrage avancé avec Pandas

import pandas as pd

# Create a sample DataFrame
data = {
    'product': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'price': [100, 150, 200, 250],
    'quantity': [30, 50, 20, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Select rows where price is greater than 150
expensive_products = df[df['price'] > 150]
print(expensive_products)

# Output:
#   product  price  quantity
# 2       C    200        20
# 3       D    250        40

Techniques avancées de sélection de lignes DataFrame

En plus du filtrage de base avec indexation booléenne, Pandas propose des techniques plus avancées pour sélectionner des lignes en fonction des valeurs des colonnes. Une de ces méthodes est la query() fonction, qui vous permet d'utiliser une syntaxe de type SQL pour filtrer les lignes DataFrame. Par exemple, vous pouvez utiliser df.query('age > 25 and city == "New York"') pour sélectionner les lignes où l'âge est supérieur à 25 ans et la ville est New York. Cette méthode peut rendre votre code plus lisible, notamment pour les conditions complexes. De plus, Pandas fournit le loc[] et iloc[] accesseurs pour une sélection de ligne plus précise. Le loc[] L'accesseur est basé sur des étiquettes, ce qui signifie que vous pouvez filtrer les lignes par leurs étiquettes ou par un tableau booléen. En revanche, le iloc[] L'accesseur est basé sur une position entière, vous permettant de filtrer les lignes en fonction de leurs positions d'index.

Une autre fonctionnalité puissante de Pandas est la possibilité de filtrer les lignes DataFrame à l'aide de l'outil isin() méthode. Cette méthode est utile lorsque vous devez filtrer des lignes en fonction d'une liste de valeurs. Par exemple, df[df['city'].isin(['New York', 'Los Angeles'])] sélectionne les lignes dont la valeur de la colonne Ville est New York ou Los Angeles. De plus, vous pouvez enchaîner plusieurs conditions à l'aide du & et | opérateurs pour créer des filtres plus complexes. Par exemple, df[(df['age'] > 25) & (df['city'] == 'New York')] filtre les lignes dont l'âge est supérieur à 25 ans et la ville est New York. Ces techniques avancées fournissent un cadre robuste pour le filtrage des données, faisant de Pandas un outil polyvalent pour l'analyse et la manipulation des données.

Questions courantes sur la sélection de lignes DataFrame dans Pandas

1. Comment filtrer les lignes d'un DataFrame en fonction de plusieurs valeurs de colonnes ?
2. Vous pouvez utiliser l'indexation booléenne avec plusieurs conditions combinées en utilisant & et |. Par exemple: df[(df['age'] > 25) & (df['city'] == 'New York')].
3. Quelle est la différence entre loc[] et iloc[]?
4. loc[] est basé sur des étiquettes, tandis que iloc[] est basé sur une position entière. Utiliser loc[] pour filtrer par étiquettes et iloc[] pour filtrer par positions d'index.
5. Comment puis-je utiliser le query() fonction pour filtrer les lignes DataFrame ?
6. Le query() La fonction vous permet d'utiliser une syntaxe de type SQL. Par exemple: df.query('age > 25 and city == "New York"').
7. Puis-je filtrer les lignes en fonction d’une liste de valeurs ?
8. Oui, vous pouvez utiliser le isin() méthode. Par exemple: df[df['city'].isin(['New York', 'Los Angeles'])].
9. Quelle est la meilleure façon de filtrer les lignes en fonction de la correspondance des chaînes ?
10. Vous pouvez utiliser le str.contains() méthode. Par exemple: df[df['city'].str.contains('New')].
11. Comment sélectionner les lignes dans lesquelles les valeurs des colonnes sont manquantes ?
12. Vous pouvez utiliser le isna() méthode. Par exemple: df[df['age'].isna()].
13. Comment puis-je filtrer les lignes à l’aide d’une fonction personnalisée ?
14. Vous pouvez utiliser le apply() méthode avec une fonction lambda. Par exemple: df[df.apply(lambda row: row['age'] > 25, axis=1)].
15. Puis-je filtrer les lignes en fonction des valeurs d'index ?
16. Oui, vous pouvez utiliser le index.isin() méthode. Par exemple: df[df.index.isin([1, 3, 5])].

Points clés à retenir pour la sélection de lignes DataFrame

La sélection de lignes d'un DataFrame en fonction des valeurs des colonnes est une compétence fondamentale dans l'analyse des données avec Pandas. En utilisant l'indexation booléenne, loc[], iloc[], query(), et isin() Les méthodes permettent un filtrage efficace des données. La maîtrise de ces techniques améliore votre capacité à manipuler et analyser efficacement des ensembles de données.