Извлечение данных из DataFrame Pandas по условию в столбце
Быстрый ответ
Чтобы отыскать конкретное значение в столбце DataFrame, используйте функцию loc:
# Овладейте получением значений как профессионал Python
value = df.loc[df['A'] == 'bar', 'B'].item()
Для поиска данных по условию применяйте функции apply и lambda:
# Станьте Шерлоком Холмсом в мире Python
values = df.apply(lambda row: row['B'] if row['A'] == 'bar' else np.nan, axis=1).dropna()
Используйте .item()
для получения одного значения, в случае, если ожидается, что оно в единственном экземпляре вернётся в результате. Если условие могло быть выполнено для нескольких строк, применяйте .values[0]
или .to_numpy()[0]
, чтобы избегать исключений в программе.
Сила функции loc
Индексация на основе меток с помощью loc
:
# Для поиска информации с помощью loc не нужен GPS
extracted_value = df.loc[df['B'] == 3, 'A'].iloc[0]
Метод loc
— это твёрдая опора при фильтрации данных. Он является основным способом для индексации на основе меток и позволяет производить выборку данных на основе меток или булевых условий. Когда стоит задача извлечения данных, всегда вспоминайте о нём.
Техники эффективного извлечения данных
Запросы данных в современном стиле
Метод query
отличается интуитивно понятным синтаксисом для получения данных:
# Доставка данных теперь происходит быстрее, чем доставка пиццы
extracted_value_str = df.query('B == 3')['A'].iloc[0].astype(str)
Безопасное применение item
Используйте .item()
, когда в результате предполагается обнаружение одной строки:
# Никаких лишних поисков
single_value = df[df['B'] == 3]['A'].item() # Вызовет ValueError, если найдено ноль или более одного совпадения
Проверка и приведение типов данных
При извлечении данных всегда учитывайте проверку и приведение типов данных для обеспечения их правильности:
# Взгляните, что это – приведение типов на практике!
extracted_value = df.loc[df['B'] == 3, 'A'].iloc[0].astype(str)
Работа с множественными совпадениями
Если предполагается несколько совпадений, используйте подходы, которые справляются с такими ситуациями:
# Достаточно для всех, никаких сложностей!
matched_values = df.loc[df['B'] == 3, 'A'].values
Визуализация
Представим процесс извлечения данных в Pandas как рыбалку в океане 🌊:
Океан (🌊): [🐟🐠🐡🐬🐠]
Желаемый улов: 🟡🖌️
Используйте сеть loc
для точного выполнения этой задачи:
🎣🟡🖌️🐠: [🐠]
# Обратите внимание, .loc[] точно отлавливает рыб с нужным узором.
.values[0]
и .to_numpy()[0]
предотвращают распространённые исключения, позволяя решать поставленные задачи.
Избегаем цепочечной индексации: гарантия чистоты кода
Избегайте цепочечной индексации вида df[df['B'] == 3]['A']
из-за возможных проблем с производительностью. Вместо этого используйте .loc[]
или .iloc[]
:
# Ваш код будет написан таким образом, чтобы быть таким же чистым, как идеально убранная комната
df.loc[df['B'] == 3, 'A']
Эти методы повышают производительность и сохраняют ваш код целым и неповреждённым.
Приведение типов: приспосабливание и соотношение
Приспосабливайте типы данных в соответствии с требованиями к совместимости данных:
# Приведение типов – похоже на игру в Тетрис
extracted_value = df.loc[df['B'] == 3, 'A'].iloc[0].astype(str)
Полезные материалы
- pandas.DataFrame.loc — документация pandas 2.2.0
- python – Как выбрать строки из DataFrame по значениям столбцов? – Stack Overflow
- pandas.DataFrame.iloc — документация pandas 2.2.0
- pandas.DataFrame.query — документация pandas 2.2.0
- PEP 20 – Зен Python | peps.python.org
- Group by: разделяй и властвуй — документация pandas 2.2.0