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

1. pandas.DataFrame.loc — документация pandas 2.2.0
2. python – Как выбрать строки из DataFrame по значениям столбцов? – Stack Overflow
3. pandas.DataFrame.iloc — документация pandas 2.2.0
4. pandas.DataFrame.query — документация pandas 2.2.0
5. PEP 20 – Зен Python | peps.python.org
6. Group by: разделяй и властвуй — документация pandas 2.2.0